【ROS教程008】机器视觉

在ROS系统中&＃xff0c;对机器视觉的支持是通过添加摄像头驱动&＃xff0c;集成OpenCV算法库&＃xff0c;集成基于机器人位置对摄像头光学坐标系进行坐标变换(tf)的工具和一系列第三方工具实现的&＃xff0c;包括视觉测量、增强现实、物体检测和智能感知等各种算法。
&＃xff08;1&＃xff09;连接和运行摄像头
ROS系统提供官方支持的FireWire摄像头&＃xff0c;由于实验条件限制没有这种设备&＃xff0c;使用USB摄像头进行展示。有两个主要的选项能用于USB摄像头驱动。
num1 usb_cam
如果想安装usb_cam需要运行以下命令&＃xff1a;

$ cd ~/dev/rosbook
$ svn co http://svn.code.sf.net/p/bosch-ros-pkg/code/trunk/stacks/bosch_drivers/usb_cam
$ cd usb_cam
$ rosmake usb_cam

在这之后运行以下命令&＃xff0c;显示摄像头数据&＃xff0c;其本身就是USB摄像头的原始图像&＃xff0c;即为彩色。

$ roslaunch chapter6_tutorials usb_cam.launch view:&＃61;true

类似地其他好的选择还有gscam。
&＃xff08;2&＃xff09;使用OpenCV制作USB摄像头驱动程序
驱动是通过调用OpenCV的cv::VideoCapture类来实现的&＃xff0c;它能驱动摄像头并且允许我们去修改它的一些书本所支持的参数。然而&＃xff0c;事实上使用usb_cam不可能实现这些功能&＃xff0c;因为CameraInfo消息是不可用的&＃xff0c;因此camera_info_url并不能在参数文件params/usb_cam/logitech.yaml中设置。而在gscam中&＃xff0c;我们可以进行更多的控制。
使用OpenCV实现摄像头驱动主要有两种方法。第一是根据每秒钟给定的图像数量&＃xff08;FPS&＃xff09;进行轮询&＃xff0c;第二是能够根据FPS设定一个计时器并在计时器的回调函数中完成实际的读取。主要包括的技术有创建USB摄像头驱动功能包、使用ImageTransport API发布摄像头帧、使用cv_bridge进行OpenCV和ROS图像处理、使用ImageTransport发布图像、在ROS中使用OpenCV等。
以下为camera_polling的显示结果。

$ roslaunch chapter6_tutorials camera_polling.launch camera_index:&＃61;0 fps:&＃61;15 view:&＃61;true

&＃xff08;3&＃xff09;标定摄像头
在USB摄像头驱动下进行的标定

$ roslaunch chapter6_tutorials camera.launch calibrate:&＃61;true

双目标定

$ sudo apt-get install v4l-utils qv4l2
$ roslaunch chapter6_tutorials camera_stereo.launch view:&＃61;true

这里我的实验效果并不好&＃xff0c;有时间再仔细研究。
使用viso2执行视觉测距
在ROS Fuerte和Groovy中都包含了当前版本的viso2&＃xff0c;然而这两个版本中都需要使用catkin编译系统。我们已经介绍了rosmake经典的编译系统&＃xff0c;在此我们为基于catkin安装的viso2进行详细的指导&＃xff0c;运行如下命令&＃xff1a;

$ cd ~
$ mkdir ros
$ cd ros
$ mkdir -p catkin_ws/src
$ cd catkin_ws/src/

References:
[1]. Aaron Martinez Enrique Fern andez, ROS机器人程序设计[B], P126-160, 2014.
http://wiki.ros.org/gscam
http://wangsx.cn/?p&＃61;604
https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/6520061.html