OpenCV库（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和mac OS等操作系统上。OpenCV由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供C++、Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，而且对非商业应用和商业应用都是免费的。同时OpenCV可以直接访问硬件摄像头，并且还提供一个简单的GUI系统——highgui。 机器视觉功能包下载地址，包含了摄像头标定、OpenCV、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别等： //download.csdn.net/download/weixin_44827364/12147918 下面的代码在这个功能包里都有。 基于OpenCV库，我们可以快速开发机器视觉方面的应用，而且ROS中已经集成了OpenCV库和相关的接口功能包，使用以下命令即可安装：
$ sudo apt-get install ros-kinetic-vision-opencv libopencv-dev python-opencv
在ROS中使用OpenCV
ROS为开发者提供了与OpenCV的接口功能包——cv_bridge。如图7-13所示，开发者可以通过该功能包将ROS中的图像数据转换成OpenCV格式的图像，并且调用OpenCV库进行各种图像处理；或者将OpenCV处理过后的数据转换成ROS图像，通过话题进行发布，实现各节点之间的图像传输。
下面通过一个简单的例子了解如何使用cv_bridge完成ROS与OpenCV之间的图像转换。在该例程中，一个ROS节点订阅摄像头驱动发布的图像消息，然后将其转换成OpenCV的图像格式进行显示，最后再将该OpenCV格式的图像转换成ROS图像消息进行发布并显示。 通过以下命令启动该例程：（源码在下面）
$ roslaunch robot_vision usb_cam.launch
$ rosrun robot_vision cv_bridge_test.py
$ rqt_image_view
例程运行的效果如图所示，图中左边是通过cv_bridge将ROS图像转换成OpenCV图像数据之后的显示效果，使用OpenCV库在图像左上角绘制了一个红色的圆；图中右边是将OpenCV图像数据再次通过cv_bridge转换成ROS图像后的显示效果，左右两幅图像应该完全一致。
左上角的红圈是OpenCV处理的，这个用来测试CvBridge可以完成来回图像数据的转换，两幅图应该是一样的，现在就证明ROS可以接收到OpenCV处理后的图像并以话题的方式发布。 实现该例程的源码robot_vision/scripts/cv_bridge_test.py的内容如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import rospy
import cv2
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
from sensor_msgs.msg import Image
class image_converter:
def __init__(self):
# 创建cv_bridge，声明图像的发布者和订阅者
self.image_pub = rospy.Publisher("cv_bridge_image", Image, queue_size=1)
self.bridge = CvBridge()
self.image_sub = rospy.Subscriber("/usb_cam/image_raw", Image, self.callback)
def callback(self,data):
# 使用cv_bridge将ROS的图像数据转换成OpenCV的图像格式
try:
cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
except CvBridgeError as e:
print e
# 在opencv的显示窗口中绘制一个圆，作为标记
(rows,cols,channels) = cv_image.shape
if cols > 60 and rows > 60 :
cv2.circle(cv_image, (60, 60), 30, (0,0,255), -1)
# 显示Opencv格式的图像
cv2.imshow("Image window", cv_image)
cv2.waitKey(3)
# 再将opencv格式额数据转换成ros image格式的数据发布
try:
self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8"))
except CvBridgeError as e:
print e
if __name__ == '__main__':
try:
# 初始化ros节点
rospy.init_node("cv_bridge_test")
rospy.loginfo("Starting cv_bridge_test node")
image_converter()
rospy.spin()
except KeyboardInterrupt:
print "Shutting down cv_bridge_test node."
cv2.destroyAllWindows()分析以上例程代码的关键部分：
import cv2
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
要调用OpenCV，必须先导入OpenCV模块，另外还应导入cv_bridge所需要的一些模块。
self.image_pub = rospy.Publisher("cv_bridge_image", Image, queue_size=1)
self.bridge = CvBridge()
self.image_sub = rospy.Subscriber("/usb_cam/image_raw", Image, self.callback)
定义一个Subscriber接收原始图像消息，再定义一个Publisher发布OpenCV处理后的图像消息，还要定义一个CvBridge的句柄，便于调用相关的转换接口。
try:
cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
except CvBridgeError as e:
print e
imgmsg_to_cv2（）接口的功能就是将ROS图像消息转换成OpenCV图像数据，该接口有两个输入参数：第一个参数指向图像消息流，第二个参数用来定义转换的图像数据格式。
try:
self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8"))
except CvBridgeError as e:
print e
cv2_to_imgmsg（）接口的功能是将OpenCV格式的图像数据转换成ROS图像消息，该接口同样要求输入图像数据流和数据格式这两个参数。 从这个例程来看，ROS中调用OpenCV的方法并不复杂，主要熟悉imgmsg_to_cv2（）、cv2_to_imgmsg（）这两个接口函数的使用方法就可以了。
