如何查看ros话题包有多少图片

时间: 2023-10-06 14:06:26 浏览: 33
要查看ROS话题包中有多少图片,您需要使用以下步骤: 1. 首先,您需要确定您的图像数据是通过哪个ROS话题发布的。您可以使用命令`rostopic list`列出所有的ROS话题。 2. 找到您的图像话题,例如`/camera/image_raw`。然后,您可以使用命令`rostopic info /camera/image_raw`查看该话题的信息。 3. 在输出中,您将看到该话题的类型。例如,`std_msgs/Header`和`sensor_msgs/Image`。如果您的图像数据类型是`sensor_msgs/Image`,则您可以使用`rostopic echo /camera/image_raw`命令来查看该话题发布的所有图像数据。 4. 如果您想统计该话题发布的图像数量,您可以使用以下命令:`rostopic echo -n 100000 /camera/image_raw | grep "header:" | wc -l`。这将在前100000个消息中找到所有包含"header:"的消息,并计算它们的数量。这个数字就是该话题发布的图像数量。 请注意,这只适用于发布图像的单个ROS话题。如果您的图像数据分散在多个话题中,您需要为每个话题执行相同的步骤。
相关问题

ros如何查看话题包有多少图片

如果你想查看某个话题(如`/camera/image_raw`)中有多少张图像,可以使用`rostopic hz`命令。该命令将显示话题的发布频率,其中包括每秒发布的消息数。这将给出一个粗略的图像数估计,因为每个消息通常都包含一张图像。 例如,如果你想查看`/camera/image_raw`话题的发布频率,可以在终端中输入以下命令: ``` rostopic hz /camera/image_raw ``` 然后,ROS将显示每秒发布的消息数。例如,如果结果显示每秒发布10个消息,则可以估计每秒发布10张图像。注意,这只是一个估计值,因为图像的大小和发布频率可能会有所不同。

用 python 将rosbag包的图片提取

出来并保存为 jpg 格式,该怎么做? 可以使用ROS中的image_view工具,使用以下步骤提取rosbag包的图片并保存为jpg格式。 1. 安装ROS和image_view工具 2. 在终端中输入以下命令打开rosbag文件 ``` rosbag play <rosbag_file_name.bag> ``` 3. 在另一个终端中运行以下命令,从rosbag文件中提取图像数据 ``` rosrun image_view extract_images _sec_per_frame:=0.1 image:=<image_topic_name> ``` 其中,<image_topic_name>是rosbag文件中包含图像数据的图像话题名称。_sec_per_frame参数的值代表每秒提取的帧数,可以根据需要进行调整。 4. 提取的图像会自动保存在默认目录下,如需保存到其他路径或更改文件格式,请使用以下命令 ``` rosrun image_view extract_images _sec_per_frame:=0.1 image:=<image_topic_name> _filename_format:=<file_path>/<file_prefix>%04d.<file_extension> ``` 其中,<file_path>是要保存的文件路径,<file_prefix>是文件名前缀,<file_extension>是文件扩展名,%04d代表自动编号。 5. 等待图像提取完毕后,按Ctrl-C退出rosbag播放。

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我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

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