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使用C++编写的程序,可在Ubuntu环境下读取摄像头数据并将其发布为ROS主题。

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简介:
我编写的一个在Ubuntu环境下,能够读取摄像头数据的并发布ROS主题的C++程序,其中包含了较为详尽的注释,现向大家分享供参考。

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  • Ubuntu使C++ROS实例
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu系统上利用C++编程语言开发一个应用程序,该程序能够从计算机的摄像头获取视频流,并通过机器人操作系统(ROS)将这些数据发送至指定的话题。此过程涵盖了必要的软件安装步骤、代码编写以及调试方法,为初学者提供了全面的学习资源和实践指南。 自己编写了一个在Ubuntu下读取摄像头数据并发布Ros主题的C++程序,并添加了详细的注释,可供大家参考。
  • ONVIF协议和OpenCV从ROS
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    本项目采用ONVIP协议与OpenCV库,实现从网络摄像头实时获取图像,并通过ROS系统发布图像数据流,便于机器人视觉处理与分析。 利用ONVIF协议从摄像头读取图像,并通过OpenCV进行处理后转换为ROS Topic发布。
  • 使C#大华OpenCV显示
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    本项目利用C#编程语言实现与大华摄像头的数据交互,并通过集成OpenCV库实时展示视频流,为监控系统开发提供技术方案。 C# 可以通过两种方式读取大华摄像头的数据并使用 OpenCV 显示:一种是数据流的方式,另一种是 RTSP 方式。
  • LinuxC语言视频显示(适于ARM译)
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    本项目旨在开发一个用于ARM架构设备的Linux环境下的C语言编程应用,实现通过摄像头实时采集并显示视频流的功能。 在Linux环境下用C语言编写的摄像头视频显示程序可以在开发板(ARM架构)上运行,但画质略显不足,可以通过调整参数来改善图像质量。
  • ROS中调USB外接
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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。
  • Ubuntu进行海康网络SDK开
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    本项目专注于在Ubuntu操作系统中利用海康威视摄像头的网络SDK进行开发工作。通过详细的步骤和代码示例,帮助开发者快速掌握从环境配置到功能实现的过程。适合对Linux系统有一定了解,并希望使用海康设备进行监控或视频处理应用开发的技术人员参考。 基于Ubuntu下QT5.7的海康摄像头设备网络SDK开发,完成摄像头预览、抓拍、人脸及背景图上传等功能。压缩包内包含程序源码和SDK,在界面输入摄像头IP地址、账号与密码后可直接运行。
  • UbuntuROS机械臂(睿尔曼)及RealSense标定教
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    本教程详细介绍了在Ubuntu系统下配置和使用ROS环境中的睿尔曼机械臂以及Intel RealSense摄像头进行精准标定的方法与步骤。 在Ubuntu 18.04系统下搭建ROS机械臂(睿尔曼)与摄像头标定(RealSense)的教程,采用眼在手的方式进行操作。 所需软件环境如下: - ROS版本:melodic - OpenCV库版本:3.2.0 - RealSense D435相机 此外还需要以下功能包和工具包: - Realsense 相机驱动 - Aruco 标记识别功能包 - easy_handeye 手眼标定功能包 - Moveit! 功能包用于机械臂控制 - RM 机械臂 ROS 功能包 - Catkin-tools 工具包 本段落将详细介绍各库的搭建和测试方法,以及资源下载过程。
  • 使MATLABUSB
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    本简介介绍如何利用MATLAB软件开发环境连接并操作USB摄像头,实现视频流的数据采集与处理,为科研和工程应用提供便捷工具。 该资料用于学习如何通过MATLAB调用USB摄像头,并利用MATLAB观察摄像头拍摄的图片,获取相关信息并加以应用。
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    本教程介绍在Ubuntu Linux环境下如何安装并使用相关软件来捕捉和处理来自USB摄像头的数据流。通过简单步骤实现视频捕获与测试。 在Ubuntu-Linux环境下运行代码以读取USB摄像头数据并实时显示视频信息。
  • LinuxV4L2源代码
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    本项目提供在Linux环境下通过V4L2接口访问和操作USB或内置摄像头的C语言源代码,适用于开发者学习及研究。 在Linux环境下采集V4L2摄像头的数据,并将其保存成文件。为了确保读取的摄像头数据不丢失,采用多线程与队列缓冲的方式实现该功能。最终生成的文件可以直接作为H264编码的输入源,保证了百分之百的成功率。