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;

这段代码用于处理接收到的图像消息，并将其转换为OpenCV图像格式进行后续处理。

首先，检查变量 `infer_state` 的值。如果为假，则输出一条消息并返回，表示正在等待推理状态。

接下来，使用 `cv_bridge::toCvCopy` 方法将接收到的 `color_image` 和 `depth_image` 转换为OpenCV图像格式，并将结果分别保存到 `color_ptr` 和 `depth_ptr` 中。

如果转换过程中发生异常，会捕获 `cv_bridge::Exception` 异常，并使用 `ROS_ERROR` 输出错误信息，然后返回。

接下来，将 `color_ptr->image` 复制到 `color_img` 中，将 `depth_ptr->image` 复制到 `depth_img` 中。

如果变量 `img_rotate` 的值为真，则对 `color_img` 和 `depth_img` 进行180度旋转。

最后，将变量 `image_update` 的值设置为真，表示图像已更新。

这段代码的作用是处理接收到的图像消息，并将其转换为OpenCV图像格式进行后续处理。

相关问题

ros::NodeHandle nh_; std::string img_pub_name, loca_pub_name, sub_color_name, sub_depth_name, sub_state_name, yolo_engine; float conf_thre; bool img_rotate, infer_state, is_seg; std::vector<std::string> class_names; std::map<std::string, int> all_classes{{"circle",1}, {"others_ballon",2}, {"red_ballon",3}, {"purple_ballon",4}, {"outdoor_ballon",5}}; ros::Publisher img_pub, loca_pub; message_filters::Subscriber<Image> *sub_color, *sub_depth; message_filters::Synchronizer<syncPolicy> *sync_; ros::Subscriber sub_state; cv_bridge::CvImagePtr color_ptr, depth_ptr; YoLov5TRT *yolov5trt; std::vector<Detection> res_boxes; std::vector<float> resized_box; detect_msgs::BoundingBoxes batch_boxes; std::vector<detect_msgs::BoundingBox> boxes; detect_msgs::BoundingBox b;

这段代码是一个类的成员变量的声明部分。其中包含了ROS相关的节点句柄（nh_）和发布器（img_pub和loca_pub），以及消息订阅器（sub_color、sub_depth和sub_state）。还有一些其他的变量，如图像发布器名称（img_pub_name）、目标位置发布器名称（loca_pub_name）、彩色图像订阅器名称（sub_color_name）、深度图像订阅器名称（sub_depth_name）、状态订阅器名称（sub_state_name）、YOLO引擎名称（yolo_engine）、置信度阈值（conf_thre）、图像旋转标志（img_rotate）、推理状态标志（infer_state）和是否进行分割的标志（is_seg）。

接下来是一些数据结构，如类别名称的字符串向量（class_names）和类别与编号的映射关系（all_classes）。

然后是一些指针和对象的声明，如消息过滤器的订阅器指针（sub_color和sub_depth）、同步器指针（sync_）、状态订阅器对象（sub_state）、图像指针对象（color_ptr和depth_ptr）、YOLOv5推理对象指针（yolov5trt）、检测结果的向量（res_boxes）、重新调整后的边界框向量（resized_box）、批量边界框消息对象（batch_boxes）、边界框向量（boxes）和边界框对象（b）。

这些成员变量被用于处理图像消息和执行目标检测推理的过程中。

解释下面的代码：class CylindricalVehicleDetection : public Yolov5{ //公有继承 Yolo5，Yolov5其实为抽象类 public: CylindricalVehicleDetection() = default; CylindricalVehicleDetection(const StreamParam& param); bool Init(const StreamParam& param) override; //纯虚函数 bool InitModel() override; // bool InitPlatform() override; bool PreProcess() override; void PreProcessTensorRt(std::vector<std::shared_ptr<CameraData>>& images, std::vector<InferInputBuffer>& out_data) override; bool Infer() override; bool PostProcess() override; void Output(std::vector<std::shared_ptr<CameraData>>& images, BboxBatch& results) override; private: std::vector<std::string> camera_intrinsic_; std::vector<std::vector<float>> camera_extrinsic_; std::vector<std::shared_ptr<FisheyeCameraModel>> camera_model_; //为什么用指针 bool camera_init_done_=false;

这段代码定义了一个名为CylindricalVehicleDetection的类，该类公有继承自Yolov5类。Yolov5类是一个抽象类，因此CylindricalVehicleDetection类必须实现Yolov5类中的纯虚函数。该类有一个默认构造函数和一个构造函数，它们都接受一个名为StreamParam的参数。类中还定义了一些虚函数，包括Init、InitModel、PreProcess、Infer、PostProcess和Output函数。这些函数都有特定的实现方式，并且一些函数覆盖了其基类中的函数。

该类还有一些私有成员变量，包括camera_intrinsic、camera_extrinsic和camera_model。其中，camera_model是一个指向FisheyeCameraModel类对象的指针。此外，还有一个名为camera_init_done_的bool类型变量，用于指示相机初始化是否完成。