void Yolo_Detect::Callback(const Image::ConstPtr &color_image, const Image::ConstPtr &depth_image) { if (!infer_state) { std::cout << "Waiting for inference" <<std::endl; return; } try { color_ptr = cv_bridge::toCvCopy(color_image, image_encodings::BGR8); depth_ptr = cv_bridge::toCvCopy(depth_image, sensor_msgs::image_encodings::TYPE_16UC1); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; } color_ptr->image.copyTo(color_img); depth_ptr->image.copyTo(depth_img); if (img_rotate) { cv::rotate(color_img, color_img, cv::ROTATE_180); cv::rotate(depth_img, depth_img, cv::ROTATE_180); } image_update = true; }
时间: 2024-04-18 10:31:36 浏览: 163
这是一个回调函数,用于处理接收到的图像消息。函数首先检查是否可以进行推理(通过infer_state变量),如果不能,则打印"Waiting for inference"并返回。然后使用cv_bridge将接收到的彩色图像和深度图像转换为OpenCV格式。接下来,将彩色图像和深度图像复制到color_img和depth_img变量中。如果设置了img_rotate标志,还会对图像进行旋转。最后,将image_update标志设置为true,表示图像已更新。
相关问题
ameError: name 'get_yolo_model' is not defined
错误提示 `name 'get_yolo_model' is not defined` 表明在当前的代码上下文中,`get_yolo_model()` 函数并未被定义。这通常意味着你尝试调用了该函数,但之前并没有在你的代码里声明或导入它。
`get_yolo_model()` 可能是一个用于创建、初始化或加载YOLO模型的函数。如果这是在一个Python脚本或模块中,你需要确保你在引用该函数的地方先定义了它,或者已经从某个地方导入了相应的定义。例如,如果你有一个名为 `models.py` 的模块,其中定义了 `get_yolo_model()`,那么在另一个文件中应该像这样导入:
```python
from models import get_yolo_model
```
然后你就可以在需要的地方使用 `get_yolo_model()` 了。
如果没有在其他地方找到它的定义,可能是你忘记在当前文件或者相关的库文件中编写这个函数,或者函数名拼写有误。确保检查一下是否有如下内容:
```python
def get_yolo_model():
# Your implementation goes here
```
或者确保你已经在正确的模块里导入了正确的函数名称。
AttributeError: 'YOLO' object has no attribute 'detect_image'
这个错误提示 "AttributeError: 'YOLO' object has no attribute 'detect_image'" 表示你在尝试调用一个名为 `detect_image` 的方法,但你创建的对象 `YOLO` 并不具备这个属性或方法。这通常是由于以下几个原因:
1. **代码错误**:检查你的代码是否正确地初始化了YOLO对象,并确保它是一个支持进行图像检测的模型实例,比如基于Darknet或其他框架(如TensorFlow或PyTorch)的YOLO版本。
2. **API版本不符**:如果你使用的YOLO库的API已经更改,旧的`detect_image`方法可能已经被新的接口替换。查阅最新的文档确认正确的使用方法。
3. **模块导入问题**:确保你在代码中正确导入了负责进行图像检测的模块或功能。
为了修复这个问题,你应该查看相关的文档或源码,找到正确的方法来获取和处理图像检测的结果,例如使用`predict`、`infer` 或者类似名称的方法。
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