【从kitti开始自动驾驶】--1. 发布图片

“最暖的阳光撒在了这里”

• 1. 预准备和注意事项
• 2. 配置cmakelists
• 3. 执行,查看效果
• 4. py关键代码讲解
• 5.kitti.py源码

本章开始,我们将从kitti数据集开始自动驾驶之旅(以python为例),准备数据集的内容已经写过 参考.

数据集放置在kitti_folder/2011_09_26/文件夹下,结构如下:

本节用到的是彩色摄像机拍到的图像:kitti_folder/2011_09_26/2011_09_26_drive_0005_sync/image02/data/下的图片,共有153张
工作空间是test3_autodrive_ws
python代码存在test3_autodrive_ws/src/demo1_kitti_pub_photo/scripts/kitti.py

1. 预准备和注意事项

• 一定要安装opencv,自行百度python如何下载opencv:
• 因为python文件不具有C++一样直接和底层交互的能力,因此在python文件编写完成后,应该跳转到python文件的目录,命令行执行如下语句,给予python可执行的权限:

sudo chmod +x kitti.py

• 在python文件中,一定要加这两句话:

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8

第一句告诉程序python解释器的位置
第二句解决掉程序中文注释的问题

2. 配置cmakelists

就是普通的helloworld的CMAKLISTS的python节点的配置,这里只说一次:

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2)
project(demo1_kitti_pub_photo)

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  rospy
  std_msgs
)

include_directories(
  		${catkin_INCLUDE_DIRS}
					)
catkin_install_python(PROGRAMS 
 		 scripts/kitti.py
  		 DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}
  					 )

基本是最后一个catkin_install_python的配置

3. 执行,查看效果

1. 首先启动roscore ;
2. 然后运行:

rosrun demo1_kitti_pub_photo kitti.py 

3. 打开rviz,add by topic,看到kitti_cam下的image,勾选,可以看到如下效果(视频形式):

4. py关键代码讲解

from cv_bridge import CvBridge
...
brige = CvBridge()

• cv_brige是opencv和ROS直接的图片传递/图片格式转换的桥梁

cam_pub.publish(brige.cv2_to_imgmsg(img, "bgr8"))

• opencv 转ROS并发布: 格式 蓝 绿 红 8位(0-255)

cam_pub = rospy.Publisher('kitti_cam', Image, queue_size=10)

• 向kitti_cam发送图片,数据长度为10

5.kitti.py源码

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import os
import cv2
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge


DATA_PATH = '/home/qinsir/kitti_folder/2011_09_26/2011_09_26_drive_0005_sync/'

if __name__ == '__main__':
    frame = 0
    rospy.init_node('kitti_node', anonymous=True)   #默认节点可以重名
    cam_pub = rospy.Publisher('kitti_cam', Image, queue_size=10)
    brige = CvBridge()      #opencv支持的图片和ROS可以读取的图片之间转换的桥梁

    rate = rospy.Rate(10)

    while not rospy.is_shutdown():
        #使用OS,路径串接,%010d,这个字串有10个数字(比如0000000001).png
        img = cv2.imread(os.path.join(DATA_PATH, 'image_02/data/%010d.png'%frame))
        #cv2.imshow("winname", img)
        #cv2.waitKey(0)
        
        
        cam_pub.publish(brige.cv2_to_imgmsg(img, "bgr8"))   #opencv -> ROS 格式 蓝 绿 红 8位(0-255)
        rospy.loginfo('camera image published')
        rate.sleep()
        frame += 1
        frame %= 154