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cv_bridge在Ubuntu18.04上的应用（ROS环境）

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简介：
本教程介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统上配置和使用ROS中的cv_bridge工具进行图像数据处理与转换。 ROS结合图像识别技术，并利用Python3与cv_bridge进行图像类型转换，在Ubuntu18.04系统上实现相关功能。

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  • cv_bridge在Ubuntu18.04上的应用（ROS环境）
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    本教程介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统上配置和使用ROS中的cv_bridge工具进行图像数据处理与转换。 ROS结合图像识别技术，并利用Python3与cv_bridge进行图像类型转换，在Ubuntu18.04系统上实现相关功能。
     
  • 在Ubuntu18.04上安装Python虚拟环境
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中搭建和使用Python虚拟环境，帮助开发者轻松管理项目依赖。 以下是为使用Ubuntu 18.04的Python开发人员提供的参考指南： 1. 安装虚拟环境 首先安装virtualenv及其扩展工具： ```bash sudo apt install virtualenv sudo apt install virtualenvwrapper ``` 安装完成后，进入home目录并执行 `ls -al` 命令查看是否存在名为.virtualenvs的文件夹。如果不存在，则手动创建该文件夹。 2. 安装支持虚拟环境的Python模块（这里使用的是Python 3.6） ```bash pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper ``` 3. 配置虚拟管理目录 进入home目录，进行必要的配置以设置虚拟环境。
     
  • 在Ubuntu18.04中切换Python2.7和Python3.6环境
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    本文介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上安装并切换Python 2.7与Python 3.6开发环境，帮助用户根据需求灵活配置编程环境。 本段落介绍了在Ubuntu18.04系统上切换Python2.7与Python3.6环境的方法。 系统默认安装了Python2.7版本，而用户自行安装了Python3.6版本。由于编写需求的不同，有些程序只能在Python 3环境下运行，因此需要将系统的默认环境修改为Python 3以方便开发工作。 以下是具体步骤： 1、查看当前已安装的Python版本 ```shell python --version ``` 2、列出系统中可用的所有Python环境选项 ```shell update-alternatives --list python ``` 如果上述命令显示错误信息“update-alternatives: error: no a”，请按照以下步骤操作： - 首先，为Python 3的可执行文件创建一个链接： ```shell sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1 ``` 然后添加 Python 3 的选项: ```shell sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2 ``` 这样就可以通过 `update-alternatives` 命令来切换Python版本了。
     
  • 在Ubuntu18.04中切换Python2.7和Python3.6环境
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上设置并切换Python 2.7与Python 3.6开发环境，包括安装、配置及管理多版本Python的实用技巧。 本段落详细介绍了在Ubuntu18.04系统中切换Python2.7与Python3.6环境的方法，具有一定的参考价值，供对此感兴趣的朋友参考。
     
  • 在Ubuntu18.04和GEC6818开发板上安装QT环境所需的软件包
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统与GEC6818开发板上搭建Qt开发环境，包括所需软件包的安装步骤。 本段落将介绍在Ubuntu 18.04与GEC6818开发板上安装QT环境的步骤，并详细讲解如何配置QtCreator以使用arm-kit工具套件进行交叉编译。此外，文章还将简要概述Qt框架的基本概念以及指导读者创建和运行第一个程序。
     
  • ROS环境的构建
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    《ROS环境的构建》简介：本文详细介绍了如何在个人计算机上搭建Robot Operating System（ROS）开发环境的过程，包括系统要求、安装步骤及常见问题解决方法。适合机器人技术爱好者和开发者参考学习。 中文慕课：https://www.icourse163.org/learn/ISCAS-1002580008#learnannounce 配套教材：https://sychaichangkun.gitbooks.io/ros-tutorial-icourse163/ 配套源码：https://github.com/DroidAITech/ROS-Academy-for-Beginners 问题一：执行`rose init`命令时出现错误，具体报错信息来自 https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default。
     
  • 在ROS环境中调用USB外接摄像头
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    本教程详细介绍如何在ROS（机器人操作系统）中配置和使用USB连接的外部摄像头，包括必要的软件安装、节点开发及图像数据流处理。 在ROS（机器人操作系统）环境下调用USB外接摄像头是常见的任务之一，这使机器人能够获取周围环境的图像数据。本段落将详细介绍如何使用`usb_cam`功能包来实现这一目标。 首先需要了解ROS的基础知识：这是一个开源的操作系统框架，适用于各种硬件平台和机器人开发。它包括消息传递、软件包管理以及设备驱动等模块。在ROS中，摄像头通常被抽象为一个节点，并通过发布图像话题（topics）的方式传输数据。 `usb_cam`是ROS用于连接USB摄像头的标准功能包之一。它可以将从USB摄像头捕获的视频流转换成ROS的消息格式——即`sensor_msgs/Image`类型的话题。以下是使用该功能包的基本步骤： 1. **安装**：在你的系统上，可以通过运行命令 `sudo apt-get install ros--usb-cam` 来安装`usb_cam`软件包。这里的 `` 是你使用的ROS版本名称（例如 melodic 或 noetic）。 2. **配置**：需要确保已经设置了ROS的工作空间路径，并通过运行命令 `source ~/.bashrc` 更新环境变量。接着，创建一个新的工作空间并使用 `catkin_make` 命令构建项目中的`usb_cam`包。 3. **参数设置**：在文件 `~/.ros/usb_cam/usb_cam.yaml` 中可以配置摄像头的各种属性，包括分辨率、帧率和曝光时间等。修改这些设置后，在启动USB摄像头节点时它们将会生效。 4. **启动**：通过运行命令 `roslaunch usb_cam usb_cam.launch` 启动`usb_cam`节点，这会激活你的USB摄像头并开始发布图像话题。可以通过执行 `rostopic list` 查看当前活跃的话题，并找到名为`image_raw`的特定话题。 5. **订阅图像**：现在可以创建一个ROS节点或使用现有的工具（如rqt_image_view 或 image_view）来订阅和显示来自摄像头的实时图像数据。 6. **处理图像数据**：在ROS中，`sensor_msgs/Image` 消息包含了整帧图像的所有像素信息。利用 `image_transport` 库提供的插件可以进行解码操作；例如，使用压缩插件可处理JPEG或PNG格式的数据。之后还可以用OpenCV等库对这些图像做进一步的处理。 7. **记录和回放**：通过使用rosbag工具来保存发布的话题数据（如 `rosbag record -O recording.bag image_raw` 命令），可以方便地进行离线分析或后续调试工作。之后，可以通过运行相应的命令 (`rosbag play recording.bag`) 回放这些记录的数据。 8. **调试和优化**：如果在使用过程中遇到问题（如图像质量差或者无法连接到摄像头等），可以通过调整`usb_cam`的参数设置来尝试解决问题；同时也可以检查系统的USB驱动权限等问题。另外，还可以利用 `rosnode info` 或者 `rostopic hz` 等工具进行性能监控和调试。 通过掌握使用ROS中的`usb_cam`功能包的方法，开发者可以方便地在机器人项目中集成并运用USB摄像头设备，从而实现诸如目标识别、SLAM（即时定位与地图构建）等视觉应用。这将大大提升你的项目的图像处理能力。
     
  • NX+Ubuntu18.04+ROS RealSense(D435i)的安装和使用
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    本教程详细介绍在NX系统上搭配Ubuntu 18.04环境进行ROS（机器人操作系统）与Intel RealSense D435i摄像头驱动安装及使用的全过程。 ROS（Robot Operating System）是一个专为机器人应用开发设计的开源操作系统。本段落讨论的是如何在Ubuntu 18.04上通过NX远程桌面服务安装并使用Intel RealSense D435i相机。RealSense D435i是一款先进的3D摄像头，具备深度感知和惯性测量单元（IMU）功能，在机器人导航、物体识别以及环境感知等领域应用广泛。 首先，请确保Ubuntu 18.04系统已经更新到最新版本，并安装了NX服务器，例如NoMachine。执行以下命令： ```bash sudo apt update sudo apt install nomachine ``` 然后在远程机器上安装ROS Melodic（这是Ubuntu 18.04支持的ROS版本）。运行下列命令： ```bash sudo sh -c echo deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 sudo apt update sudo apt install ros-melodic-desktop-full ``` 安装完成后，初始化ROS环境： ```bash source /opt/ros/melodic/setup.bash ``` 接下来，我们需要安装Intel RealSense的ROS包。首先添加RealSense的Git仓库到系统中： ```bash sudo apt install git git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git cd realsense-ros ``` 在`realsense-ros`目录下，构建并安装： ```bash mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install ``` 启动NX客户端，并连接到远程服务器。输入远程服务器的IP地址和认证信息后，在Ubuntu桌面环境中可以开始工作。 首先运行ROS核心： ```bash roscore & ``` 然后在另一个终端窗口中，启动RealSense D435i相机节点： ```bash source /opt/ros/melodic/setup.bash roslaunch realsense2_camera rs_d435i.launch ``` 这将开始发布深度、彩色图像及其他传感器数据的话题。为了可视化这些数据，请使用Rviz，这是ROS中的一个强大工具。 运行以下命令启动Rviz： ```bash rosrun rviz rviz ``` 在Rviz中点击“Add”按钮，选择相应的传感器类型（如“Image”或“Depth Image”），然后从下拉菜单中选择对应RealSense相机发布的主题。 此外，ddynamic_reconfigure是ROS中的一个包，它提供了一种动态调整ROS参数的方法。使用此功能可以实时调节D435i相机的参数，例如曝光时间和增益等。 总结一下，在Ubuntu 18.04上通过NX远程桌面服务安装ROS Melodic和Intel RealSense D435i相机驱动，并利用Rviz进行数据可视化以及ddynamic_reconfigure调整参数的过程。这对于没有直接访问硬件设备时开发与调试机器人项目非常有用。
     
  • TurtleBot3-Burger在Ubuntu18.04和Melodic ROS下的安装记录
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    本文详细记录了在Ubuntu 18.04操作系统及Melodic版本ROS环境中安装TurtleBot3 Burger机器人的全过程，涵盖软件配置与硬件连接等步骤。 一、硬件安装视频&资料 我自己录了个小视频：TurtleBot3-Burger硬件安装记录 萌新之一镜到底&手机剪辑。 智能佳提供了装配视频和硬件清单。 官方还提供了说明书手册的电子版，其中包括了详细的装配资料。 关于TurtleBot3 Burger的效果图及三视图可以参考相关资源。
     
  • 在 Ubuntu18.04 上安装 Anaconda3-5.3.1
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    本文将详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统上安装Anaconda3-5.3.1版本，包括准备工作、安装步骤及环境配置等。 0 下载Anaconda安装包 使用清华大学的Anaconda镜像下载相应的安装包。 1 安装Anaconda 首先更改权限： ``` sudo chmod 777 /usr/local ``` 然后开始安装，执行以下命令： ```bash A*.sh ``` 在许可证协议中，请多次按空格键以读取完整内容。当提示输入自定义目录时，请根据需要设置。 完成安装后，在`~/.bashrc`文件添加配置信息： 请确保不要选择“yes”来自动将Anaconda加入环境变量。 2 验证安装 运行以下命令验证： ``` source ~/.bashrc conda info ```