如何在ros系统中添加#include "cv.h"头文件

要在ROS系统中使用OpenCV库中的函数，需要在ROS的CMakeLists.txt文件中添加OpenCV库的链接。同时，还需要包含OpenCV库的头文件。

假设你已经安装了OpenCV库，可以按照以下步骤将其添加到ROS工程中：

1. 打开CMakeLists.txt文件，找到以下代码块：

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  roscpp
  rospy
  std_msgs
)

2. 在该代码块下方添加以下代码：

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

这将告诉ROS系统在构建过程中查找OpenCV库，并将其包含路径添加到编译器的搜索路径中。

3. 在需要使用OpenCV库的源文件中添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

这将包含OpenCV库的所有头文件。

完成以上步骤后，你就可以在ROS系统中使用OpenCV库了，例如：

cv::Mat image = cv::imread("example.jpg");
cv::imshow("Example", image);
cv::waitKey(0);

相关问题

Ros中使用OpenCV库实现人脸识别18.04

在ROS中使用OpenCV库实现人脸识别，可以按照以下步骤进行：

1. 安装OpenCV库

在Ubuntu 18.04下，可以使用以下命令安装OpenCV库：

sudo apt-get install libopencv-dev

2. 创建ROS包

使用以下命令创建ROS包：

catkin_create_pkg face_recognition roscpp rospy std_msgs sensor_msgs cv_bridge image_transport

3. 创建ROS节点

在ROS包中创建一个名为`face_recognition_node.cpp`的ROS节点，并在其中实现人脸识别算法。

首先，需要包含以下头文件：

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

然后，定义ROS节点类，并在类中添加订阅器和回调函数，用于接收图像消息和进行人脸识别：

class FaceRecognitionNode
{
public:
    FaceRecognitionNode()
    {
        image_sub_ = nh_.subscribe("/camera/rgb/image_raw", 1, &FaceRecognitionNode::imageCallback, this);
    }

    void imageCallback(const sensor_msgs::Image::ConstPtr& msg)
    {
        cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
        try
        {
            cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);
        }
        catch (cv_bridge::Exception& e)
        {
            ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
            return;
        }

        // 人脸识别算法
        cv::CascadeClassifier face_cascade;
        face_cascade.load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml");
        std::vector<cv::Rect> faces;
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(cv_ptr->image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::equalizeHist(gray, gray);
        face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));

        // 在图像中绘制人脸框
        for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
        {
            cv::rectangle(cv_ptr->image, faces[i], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 发布识别结果
        image_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg());
    }

private:
    ros::NodeHandle nh_;
    ros::Subscriber image_sub_;
    ros::Publisher image_pub_;
};

在回调函数中，将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式，并使用OpenCV的人脸识别算法`CascadeClassifier`进行人脸检测。检测到人脸后，在图像中绘制人脸框，并将识别结果发布为ROS图像消息。

4. 编译ROS节点

使用以下命令编译ROS节点：

cd ~/catkin_ws
catkin_make

5. 运行ROS节点

在终端中运行以下命令启动ROS节点：

rosrun face_recognition face_recognition_node

接着，使用以下命令启动相机节点，向ROS节点发送图像消息：

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

最后，可以使用以下命令查看ROS节点发布的人脸识别结果：

rosrun image_view image_view image:=/face_recognition/image_raw

这样就可以在ROS中实现基于OpenCV的人脸识别功能。

在ROS2中将深度图数据转换为三维坐标的c++示例

很高兴为您回答这个问题。在ROS2中，将深度图数据转换为三维标可以使用以下C++示例代码：

#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <sensor_msgs/msg/image.hpp>
#include <geometry_msgs/msg/point_cloud2.hpp>
#include <image_geometry/pinhole_camera_model.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <pcl_ros/point_cloud.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

class DepthToPCLNode : public rclcpp::Node
{
public:
  DepthToPCLNode()
  : Node("depth_to_pcl_node") {
    depth_camera_info_sub_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::CameraInfo>(
      "camera_info", rclcpp::SensorDataQoS(),
      std::bind(&DepthToPCLNode::depthCameraInfoCallback, this, std::placeholders::_1));

    depth_image_sub_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::Image>(
      "depth_image", rclcpp::SensorDataQoS(),
      std::bind(&DepthToPCLNode::depthImageCallback, this, std::placeholders::_1));

    point_cloud_pub_ = this->create_publisher<geometry_msgs::msg::PointCloud2>(
      "point_cloud", rclcpp::SensorDataQoS());
  }

private:
  void depthCameraInfoCallback(const sensor_msgs::msg::CameraInfo::SharedPtr camera_info_msg) {
    image_geometry::PinholeCameraModel camera_model;
    camera_model.fromCameraInfo(camera_info_msg);
    fx_ = camera_model.fx();
    fy_ = camera_model.fy();
    cx_ = camera_model.cx();
    cy_ = camera_model.cy();
    camera_info_received_ = true;
  }

  void depthImageCallback(const sensor_msgs::msg::Image::SharedPtr depth_image_msg) {
    if (!camera_info_received_) {
      return;
    }

    cv_bridge::CvImagePtr depth_image_ptr;
    try {
      depth_image_ptr = cv_bridge::toCvCopy(depth_image_msg, sensor_msgs::image_encodings::TYPE_32FC1);
    }
    catch (cv_bridge::Exception& e) {
      RCLCPP_ERROR(this->get_logger(), "cv_bridge exception: %s", e.what());
      return;
    }

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr point_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());

    for (size_t v = 0; v < depth_image_ptr->image.rows; ++v) {
      for (size_t u = 0; u < depth_image_ptr->image.cols; ++u) {
        float depth = depth_image_ptr->image.at<float>(v, u);
        if (!std::isnan(depth) && depth > 0.0f) {
          pcl::PointXYZ point_cloud_point;
          point_cloud_point.x = (u - cx_) * depth / fx_;
          point_cloud_point.y = (v - cy_) * depth / fy_;
          point_cloud_point.z = depth;
          point_cloud->points.push_back(point_cloud_point);
        }
      }
    }

    geometry_msgs::msg::PointCloud2 point_cloud_msg;
    pcl::toROSMsg(*point_cloud, point_cloud_msg);
    point_cloud_msg.header = depth_image_msg->header;
    point_cloud_pub_->publish(point_cloud_msg);
  }

  rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::CameraInfo>::SharedPtr depth_camera_info_sub_;
  rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr depth_image_sub_;
  rclcpp::Publisher<geometry_msgs::msg::PointCloud2>::SharedPtr point_cloud_pub_;
  bool camera_info_received_ = false;
  float fx_, fy_, cx_, cy_;
};

int main(int argc, char **argv) {
  rclcpp::init(argc, argv);
  rclcpp::spin(std::make_shared<DepthToPCLNode>());
  rclcpp::shutdown();
  return 0;
}

这个示例代码包括ROS2中的所有必需头文件和订阅/发布相关的示例代码。当收到深度相机信息和深度图像时，它将创建一个点云并将其转换为ROS PointCloud2消息发布到`point cloud`主题。