实现一个复杂的服务（services）通信，机器视觉识别行人，并返回其坐标。 要求一：自定义通信srv格式，分析services的通信机制。 要求二：需使用ament_python构建功能包，实现行人识别，并返回其中心点

实现一个复杂的服务通信，涉及到机器视觉行人识别并返回其坐标，可以分为以下几个步骤：

1. **定义自定义通信格式** (srv): 在ROS（Robot Operating System）中，Ament库允许我们创建新的服务类型。首先，你需要在`msg`文件夹下创建一个名为`PersonRecognition.srv`的文件，定义一个自定义服务请求和服务响应结构，例如：

# person_recognition.msg
import rclpy.time

class PersonRecognitionRequest:
    def __init__(self):
        self.image_topic = "camera/image_raw"
        self.response = PersonRecognitionResponse()

class PersonRecognitionResponse:
    def __init__(self):
        self.success = bool
        self.coordinates = Point(x=0.0, y=0.0)

这里，`PersonRecognitionRequest`包含了图像主题和一个空的响应结构，而`PersonRecognitionResponse`包含了识别结果的成功状态和坐标的元数据。

2. **构建功能包（ament Python）**: 使用Ament Python工具，首先要初始化一个新的包，然后按照标准流程添加必要的依赖和文件结构。创建一个`setup.py`文件，声明服务，并编写服务提供者和消费者代码。

3. **行人识别模块**:
- 引入相关的计算机视觉库（如OpenCV、TensorFlow等）进行行人检测和识别。
- 当接收到`PersonRecognitionRequest`请求时，从指定主题读取图像，进行预处理，然后执行行人检测算法，提取出候选区域。
- 确定中心点，将其填充到`PersonRecognitionResponse`对象中。

4. **服务提供者和服务消费者**:
- 创建一个服务提供者，监听特定端口接受请求，当有请求到来时，启动行人识别过程，生成`PersonRecognitionResponse`并发布出去。
- 创建一个服务消费者，订阅这个服务，当接收到响应时，解析出坐标信息。

5. **运行和服务注册**: 启动Ament工作空间，运行服务提供者节点以及任何必要的其他节点，确保它们都正确地注册了服务。