[Python知识库]ROS——基于Ubuntu18.04和ROS Melodic使用python3实现opencv图像处理任务

亲测可行，如有疑惑，直接先跳到最后查看效果图~所使用的python为3.6.9。

环境

• Jetson nano

• Ubuntu18.04

• python3.6.9

• ROS Melodic

Jetson系列基础环境配置：Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置（换源、ROS、远程桌面、开机自连WIFi、SD卡备份）
树莓派环境配置：树莓派4B——Ubuntu 18.04.05安装和基础配置教程（包括WIFI和远程桌面配置、ROS和主从机控制）
虚拟机环境配置：Ubuntu——双系统Ubuntu18.04系统安装和基础配置并安装ROS

1.安装环境

sudo apt-get install python3-catkin-pkg-modules
sudo apt-get install python3-rospkg-modules
pip3 install rosdep rosinstall catkin_pkg

2.基于python3环境编译cv_bridge

mkdir py3_ros_ws && cd py3_ros_ws
mkdir src && cd src
## 下载vision_opencv 库
git clone https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git
# 切换到melodic分支
git checkout melodic

source /opt/ros/melodic/setup.bash
#编译，指明python3的解释器
catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3

报错解决

解决方法：（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/

软连接：

# ln -s 源文件 目标文件
# ln -s   **    **
# 它只会在你选定的位置上生成一个文件的镜像，不会占用磁盘空间，硬链接ln ** **,没有参数-s, 它会在你选定的位置上生成一个和源文件大小相同的文件，无论是软链接还是硬链接，文件都保持同步变化。
sudo ln -s libboost_python-py36.so libboost_python37.so
sudo ln -s libboost_python-py36.a libboost_python37.a

编译成功

3.创建python3图像功能包测试

建立python3功能包

初始化工作空间

mkdir py3_test_ws && cd py3_test_ws
mkdir src && cd src
catkin_init_workspace

创建功能包

catkin_create_pkg py3_demo rospy rosmsg roscpp

编写节点

cd py3_demo && mkdir scripts
cd scripts && touch camera.py

摄像头发布节点

camera.py

#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8

import cv2
import numpy as np
import rospy
from std_msgs.msg import Header
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge , CvBridgeError
import time

if __name__=="__main__":
    import sys 
    print(sys.version) # 查看python版本
    capture = cv2.VideoCapture(0) # 定义摄像头
    rospy.init_node('camera_node', anonymous=True) #定义节点
    image_pub=rospy.Publisher('/image_view/image_raw', Image, queue_size = 1) #定义话题

    while not rospy.is_shutdown():    # Ctrl C正常退出，如果异常退出会报错device busy！
        start = time.time()
        ret, frame = capture.read()
        if ret: # 如果有画面再执行
            # frame = cv2.flip(frame,0)   #垂直镜像操作
            frame = cv2.flip(frame,1)   #水平镜像操作   
    
            ros_frame = Image()
            header = Header(stamp = rospy.Time.now())
            header.frame_id = "Camera"
            ros_frame.header=header
            ros_frame.width = 640
            ros_frame.height = 480
            ros_frame.encoding = "bgr8"
            # ros_frame.step = 1920
            ros_frame.data = np.array(frame).tostring() #图片格式转换
            image_pub.publish(ros_frame) #发布消息
            end = time.time()  
            print("cost time:", end-start ) # 看一下每一帧的执行时间，从而确定合适的rate
            rate = rospy.Rate(25) # 10hz 

    capture.release()
    cv2.destroyAllWindows() 
    print("quit successfully!")

摄像头接收处理节点

#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8

import rospy
import numpy as np
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
import cv2
 
def callback(data):
    global bridge
    cv_img = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
    cv2.imshow("frame" , cv_img)
    cv2.waitKey(1)

if __name__ == '__main__':
    import sys 
    print(sys.version) # 查看python版本
    
    rospy.init_node('img_process_node', anonymous=True)
    bridge = CvBridge()
    rospy.Subscriber('/image_view/image_raw', Image, callback)
    rospy.spin()

运行效果图

可以看到，打印出的python版本为3.6.9：

参考文章：

• https://www.codeleading.com/article/99614144797/
• ROS使用python3
• catkin build报错：Could not find the following Boost libraries:boost_python3
• https://github.com/ros-perception/vision_opencv/issues/341