ros noetic opencv 3.2

ROS Noetic是机器人操作系统（ROS）的第十一个主要版本，于2020年5月23日发布。它支持最新的Ubuntu 20.04 LTS操作系统。

OpenCV是一种流行的计算机视觉库，用于处理图像和视频。版本3.2是OpenCV的一个旧版本，于2016年发行。ROS Noetic中默认安装的OpenCV版本是4.2，比3.2版本更加先进。

ROS Noetic结合OpenCV可用于实现机器人视觉应用程序，例如在视觉SLAM（同时定位和地图创建）中使用RGB-D相机，创建交互式应用程序和图形用户界面等。

OpenCV 4.2相比3.2版本有很多更新和改进，例如改进了DNN模块（深度神经网络），添加了新的功能，提高了性能和稳定性。但是，如果需要使用特定的功能或API，也可以使用OpenCV 3.2版本。另外，ROS Noetic还支持其他版本的OpenCV，例如3.3、3.4和4.0。可以根据项目需求选择合适的OpenCV版本。

相关问题

noetic opencv 4 opencv3

### 关于ROS Noetic中OpenCV 4与OpenCV 3的区别

#### 版本兼容性
在Ubuntu 20.04上，默认情况下，ROS Noetic自带了OpenCV 4.2版本[^4]。然而，在某些特定的应用场景下，开发者可能仍然倾向于使用OpenCV 3.x系列版本，比如为了保持项目的一致性或是利用一些仅存在于旧版中的特性。

#### 功能模块支持
对于希望集成深度学习功能至计算机视觉应用的开发人员来说，值得注意的是，DNN模块自OpenCV 3.3起被引入并不断改进和发展；因此，当涉及到神经网络推理等功能时，建议采用更高版本如OpenCV 4.x来获得更好的性能和支持[^2]。

#### 构建配置调整
由于不同版本之间可能存在API变化以及头文件路径上的差异，所以在切换OpenCV版本时需相应地更新`CMakeLists.txt`文件内的编译选项以适应新的环境设置。这通常意味着要确保正确指定了所需的库位置和依赖关系，并处理好任何可能出现的命名空间或函数签名更改等问题。

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(your_project_name ${OpenCV_LIBS})

ROS使用OPENCV

ROS（Robot Operating System）可以与OpenCV（Open Source Computer Vision Library）结合使用来处理图像。要在ROS中使用OpenCV处理图像，你需要安装ROS和OpenCV，并编写ROS节点来读取和处理图像。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用ROS和OpenCV处理图像：

1. 首先，确保你已经安装了ROS和OpenCV。可以通过在终端中运行以下命令来安装它们：

   sudo apt-get install ros-<distro>-opencv

`<distro>`是你正在使用的ROS版本，例如`melodic`或`noetic`。

2. 创建一个ROS包，并添加一个图像处理节点。可以使用以下命令来创建ROS包：

   catkin_create_pkg image_processing std_msgs rospy roscpp cv_bridge

这将创建一个名为`image_processing`的ROS包，并在`CMakeLists.txt`文件中添加所需的依赖项。

3. 在`image_processing`包的`src`目录下创建一个名为`image_processor.cpp`的文件，并将以下代码添加到文件中：

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

   void imageCallback(const sensor_msgs::Image::ConstPtr& msg)
   {
       try
       {
           cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
           cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);

           // 在这里进行图像处理，可以使用OpenCV的函数

           cv::imshow("Image", cv_ptr->image);
           cv::waitKey(1);
       }
       catch (cv_bridge::Exception& e)
       {
           ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
       }