rospkg record
时间: 2023-09-17 12:14:07 浏览: 58
引用:问题中提到了"rosbag record -a"命令报错的情况,报错信息是"rospkg.common.ResourceNotFound: rosbag"。这个错误通常是因为启动文件依赖于rosbag,但是系统中没有找到rosbag或者ros环境变量未正确设置导致的。
引用:另外,问题中还提到了"Cannot load message class for [自己定义的message]. Are your messages built?"的错误。这个错误一般是由于自定义的消息类型没有被正确构建所导致。
根据提供的信息,解决这个问题的方法是先确保ROS环境变量已经正确设置。可以执行以下命令来设置ROS环境变量:source /opt/ros/melodic/setup.bash。这个命令将会加载ROS环境所需的配置文件,包括rosbag等工具。
如果设置环境变量后问题仍然存在,那么需要检查一下自定义的消息类型是否被正确构建。确保自定义的消息类型的定义文件已经在工作空间中,并且运行了catkin_make命令来构建工作空间。如果还是遇到问题,可以尝试重新构建工作空间或者检查一下自定义消息类型的定义是否正确。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
TFR record
TFR Record是一种用于存储大量数据的二进制文件格式,通常用于TensorFlow的数据输入。TFR Record文件包含了一个或多个序列化的TensorFlow Example Protocol Buffer,每个Example包含一个或多个特征(feature)。TFR Record文件可以通过tf.data API进行读取和解析,以便进行模型训练和评估。
以下是一个生成TFR Record文件的Python脚本示例,假设我们有一个Pascal VOC格式的数据集,我们可以使用该脚本将其转换为TFR Record格式:
```python
import os
import tensorflow as tf
from datasets import pascalvoc_to_tfrecords
# 定义输入和输出路径
data_dir = '/path/to/pascalvoc/dataset'
output_dir = '/path/to/output/directory'
# 调用pascalvoc_to_tfrecords函数生成TFR Record文件
pascalvoc_to_tfrecords(data_dir, output_dir)
# 读取TFR Record文件
dataset = tf.data.TFRecordDataset(os.path.join(output_dir, 'pascalvoc.tfrecord'))
# 解析Example
feature_description = {
'image/height': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
'image/width': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'image/source_id': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'image/format': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'image/object/bbox/xmin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
'image/object/bbox/ymin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
'image/object/bbox/xmax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
'image/object/bbox/ymax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
'image/object/class/text': tf.io.VarLenFeature(tf.string),
'image/object/class/label': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
}
def _parse_function(example_proto):
return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)
# 应用解析函数
parsed_dataset = dataset.map(_parse_function)
```
typescript record
在 TypeScript 中,`Record` 是一个内置的工具类型,用于创建具有指定键和值类型的对象类型。它接受两个参数:第一个参数是键的类型,第二个参数是值的类型。
下面是一个示例:
```typescript
type Fruit = 'apple' | 'banana' | 'orange';
type Price = number;
const fruitPrices: Record<Fruit, Price> = {
apple: 0.5,
banana: 0.3,
orange: 0.8,
};
console.log(fruitPrices); // { apple: 0.5, banana: 0.3, orange: 0.8 }
```
在上面的例子中,我们定义了 `Fruit` 类型,它只能取 `'apple'`、`'banana'` 或 `'orange'` 这三个值。然后,我们使用 `Record` 工具类型创建了一个名为 `fruitPrices` 的对象类型,该对象的键是 `Fruit` 类型的值,值是 `Price` 类型(这里是 `number`)。最后,我们初始化了 `fruitPrices` 对象,给每个水果赋予了相应的价格。
通过使用 `Record` 工具类型,我们可以方便地定义具有特定键和值类型的对象类型。希望这对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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