ROS——基于Ubuntu18.04和ROS Melodic使用python3实现opencv图像处理任务_Irving.Gao的博客

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。

软件环境

• 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.编译python3的cv_bridge

• ROS——基于Ubuntu18.04和ROS Melodic编译python3的cv_bridge

2.创建基于python3的图像ROS节点

（1）初始化py3_test_ws工作空间

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

（2）创建功能包

catkin_create_pkg py3_demo rospy rosmsg roscpp

（3）编写python3的图像发布和接收节点

cd py3_demo && mkdir scripts
cd scripts && touch camera.py img_process.py
chmod +x camera.py
chmod +x img_process.py

将以下两个节点代码分别粘进对应的文件中：

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

img_process.py

#!/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()

3.运行节点

（1）编译

cd ../../..
catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3

（2）将工作空间添加进环境变量

sudo vim ~/.bashrc
source /home/nano/workspace/py3_test_ws/devel/setup.bash

（3）运行节点

roscore
rosun py3_demo camera.py
rosun py3_demo img_process.py

运行效果图

可以看到，打印出的python版本为3.6.9：