ROS——在Ubuntu18.04下基于ROS Melodic编译python3的cv

文章目录

• • 环境
  • 1.基于python3环境编译cv_bridge
  • • 1) 本机python3.6环境
    • • （1）初始化cv_bridge_ws编译工作空间
      • （2）将cv_bridge源码拉取到本地
      • （3）编译cv_bridge
      • • 编译报错解决
      • （4）编译成功
      • （5）将编译生成的文件加入环境变量
      • （6）测试
    • 2) conda的python3.6环境
    • • （1）创建conda环境
      • （2）初始化工作空间并获取`vision_opencv`
      • （3）编译cv_bridge
      • （4）将编译生成的文件加入环境变量
      • （5）测试
  • 2.ROS基于python3两个图像处理相关demo示例
  • • （1）Opencv处理demo
    • （2）深度学习目标检测模型部署demo

网上所有的资料都是基于catkin工具进行的，而且在编译时会发现只支持opencv3，不支持opencv4，所以无法使用。

博主这里使用catkin_make工具成功编译python3的cv_bridge，这篇博客应该是全网唯一一个用catkin_make工具编译cv_bridge而且最终运行成功的博客了，也希望能帮到各位小伙伴开发ROS python3的项目！

环境

• Ubuntu18.04
• python3.6.9 / Conda python3.6
• ROS Melodic

1.基于python3环境编译cv_bridge

这里我将介绍两种方式编译cv_bridge，一种是本机环境，另一种是conda环境。

1) 本机python3.6环境

sudo apt-get install  python3-dev python3-numpy python3-yaml ros-melodic-cv-bridge python3-rospkg-modules
pip3 install pip --update
pip3 install rosdep rosinstall catkin_pkg

（1）初始化cv_bridge_ws编译工作空间

mkdir -p cv_bridge_ws/src && cd cv_bridge_ws/src
catkin_init_workspace

（2）将cv_bridge源码拉取到本地

git clone https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git

（3）编译cv_bridge

cd ../
catkin_make install -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3

编译报错解决

• 问题1：
  

解决方法：
1. 查看你的libbost_python*文件（我这里的arm的ubuntu，如果你的是x86，就在/usr/lib/x86-64-linux-gnu这个文件夹）

cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu/
ls libboost_python*

2. 进入报错文件vision_opencv/cv_bridge/CMakeLists.txt，将11行和14行的python37改成python3，然后重新编译即可。

（4）编译成功

（5）将编译生成的文件加入环境变量

使我们在使用python3时可以，默认调用：（这里一定要改成自己的编译后的路径！！！将下边直接复制过去一定报错！！）

source /home/xxx/cv_bridge_ws/install/setup.bash --extend

（6）测试

重新打开一个终端：运行python3

import cv_bridge
from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost import getCvType

都import成功说明已经成功编译了基于python3的cv_bridge，现在就可以直接在ROS中编写python3的代码即可，节点会自动调用对应python版本的cv_bridge！

2) conda的python3.6环境

需要注意点是，如果使用conda创建的python3环境运行代码，那么需要将终端默认启动的环境改为你ros编译的环境！！

（1）创建conda环境

conda create -n ros python=3.6
conda activate ros
pip install --upgrade pip
pip install rosdep rosinstall catkin_pkg rospkg opencv-python

vim ~/.bashrc

将之前的conda activate改为conda activate ros

（2）初始化工作空间并获取vision_opencv

mkdir -p ros_cv_bridge/src && cd ros_cv_bridge/src
catkin_init_workspace
git clone https://gitee.com/irvingao/vision_opencv.git

（3）编译cv_bridge

• 这里的python解释器选择conda的python路径，如果不知道可以用whereis python查询一下：

我的python解析器路径为：/home/pc/anaconda3/envs/ros/bin/python3.6

cd ../
catkin_make install  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSETUPTOOLS_DEB_LAYOUT=OFF -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/pc/anaconda3/envs/ros/bin/python3.6

（4）将编译生成的文件加入环境变量

vim ~/.bashrc

在最后添加：

source ~/ros_cv_bridge/install/setup.bash --extend

退出，然后source一下：

source ~/.bashrc

（5）测试

检查是否安装成功：

python

import cv_bridge
from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost import getCvType

2.ROS基于python3两个图像处理相关demo示例 （1）Opencv处理demo

• ROS——基于Ubuntu18.04和ROS Melodic使用python3实现opencv图像处理任务

（2）深度学习目标检测模型部署demo

• Paddle Inference——基于ROS部署PaddlePaddle的CV(检测、分类、分割)模型

参考文章：

• ROS（melodic版本）在python3.6下用cv_bridge把sensor_msgs/Image消息转换为opencv格式的图片