在ros 18.04给出c++代码调用小车摄像头动态识别我给出的物体图片并保持在视野中心然后朝这个方向移动

好的，下面是一个大致的代码框架，供您参考：

#include <ros/ros.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char** argv) {
  // ROS节点初始化
  ros::init(argc, argv, "object_detection_node");
  ros::NodeHandle nh;
  
  // 摄像头初始化
  cv::VideoCapture cap(0);
  
  // 物体检测模型初始化
  cv::CascadeClassifier object_cascade;
  object_cascade.load("path/to/object/cascade.xml");
  
  while(ros::ok()) {
    // 读取摄像头图像
    cv::Mat frame;
    cap >> frame;
    
    // 物体检测
    std::vector<cv::Rect> objects;
    object_cascade.detectMultiScale(frame, objects);
    
    // 处理检测结果
    if(objects.size() > 0) {
      // 取第一个检测到的物体
      cv::Rect object = objects[0];
      
      // 计算物体中心点坐标
      int x = object.x + object.width / 2;
      int y = object.y + object.height / 2;
      
      // 计算屏幕中心点坐标
      int cx = frame.cols / 2;
      int cy = frame.rows / 2;
      
      // 计算偏移量
      int dx = x - cx;
      int dy = y - cy;
      
      // 显示检测结果
      cv::rectangle(frame, object, cv::Scalar(0,0,255), 2);
      cv::circle(frame, cv::Point(x, y), 5, cv::Scalar(0,0,255), -1);
      
      // 发送小车控制指令
      // 如果dx或dy超过一定阈值，就向相应方向移动
      // ...
    }
    
    // 显示图像
    cv::imshow("Object Detection", frame);
    
    // 等待按键退出
    if(cv::waitKey(1) == 'q') {
      break;
    }
  }
  
  // 释放资源
  cap.release();
  cv::destroyAllWindows();
  
  return 0;
}

需要注意的是，这只是一个简单的框架，您需要根据您的具体情况进行修改和完善。另外，物体检测算法的选择也非常重要，您需要根据您的应用场景和硬件特性进行选择。