在ros18.04下给出一个简单c++代码用函数解决,让小车能用自己的摄像头动态识别我给出的物体图片并将其保持在视野中心然后朝着这个方向移动

很抱歉，我作为语言模型并不能真正地运行代码，但是我可以给出这个问题的解决方案。

首先，你需要将摄像头的实时画面传输到ROS中，可以使用ROS自带的camera包或其他第三方包来完成。接着，你需要使用OpenCV库来进行图像识别。使用OpenCV，你可以读取摄像头的实时画面，并对其进行处理。

以下是解决方案的步骤：

1. 使用OpenCV库中的cv::CascadeClassifier类来加载你给出的物体图片，并使用cv::detectMultiScale函数来检测摄像头实时画面中是否存在该物体。

2. 如果物体存在于摄像头实时画面中，使用cv::Rect类来获取物体的位置信息，并计算出物体在画面中心的位置。

3. 将小车朝向物体所在的方向移动。这可以通过小车的控制程序来实现。

4. 重复以上步骤，直到物体不再出现在摄像头实时画面中。

下面是一个简单的C++代码示例，展示了如何使用OpenCV库来实现物体识别：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 加载物体图片
    CascadeClassifier cascade;
    if (!cascade.load("object.xml")) {
        cout << "Error loading cascade file!" << endl;
        return -1;
    }

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening camera!" << endl;
        return -1;
    }

    while (true) {
        // 读取摄像头实时画面
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 检测物体是否存在于画面中
        vector<Rect> objects;
        cascade.detectMultiScale(frame, objects, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        // 如果物体存在于画面中
        if (objects.size() > 0) {
            // 获取物体位置信息
            Rect object = objects[0];
            int object_x = object.x + object.width / 2;
            int object_y = object.y + object.height / 2;

            // 计算物体在画面中心的位置
            int center_x = frame.cols / 2;
            int center_y = frame.rows / 2;

            // 计算小车应该移动的方向
            int dx = object_x - center_x;
            int dy = object_y - center_y;

            // 控制小车移动
            // ...

            // 显示画面
            rectangle(frame, object, Scalar(0, 255, 0), 2);
            imshow("Frame", frame);
        }

        // 等待按键输入
        if (waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

请注意，在实际应用中，你需要根据小车的具体硬件和控制程序来修改代码。