关于rospy中图像的实时处理
引子
前一段时间做项目时遇到了一个图像处理的问题，当时的任务是要在ROS中实时地获取图像并作为网络的输入进行前向计算。如果是使用C++的话将没有什么问题，直接获取图像处理就是了，但是如果使用Python的话，就会遇到数据格式的问题。下面我们对此进行简要介绍。
rosmsg中的数据格式
在使用ROS时，常常会自定义消息类型，即.msg文件，我们需要遵守一定的规则来对此进行定义，比如：
geometry_msgs/Vector3.msg
float64 x
float64 y
float64 z 其中会用到一些原子类型，比如float64。那这些类型在C++或者是Python中分别对应什么类型的数据呢？对照关系列表如下：
上表中小括号里的数字代表下列注释：
从上面的列表中可以看出，rosmsg中的uint8虽然对应Python中的int，但是却与一般的int稍有不同。rosmsg中的uint8[]表示的并不是int[]，而是被作为Python bytes对待，这一点尤其需要注意。具体请参考rosmsg。
Python bytes
通常，在计算机中，为了对不同类型的数据进行表示，我们需要对数据进行编码。常见的编码方式有ASCII码，UTF-8编码等。这些编码将不同类型的数据如“a、b、c”、“1、2、3”、“&、*、^”等编码为二进制数，以便于在计算机中进行存储和表示。Python bytes就是这样一种编码之后的数据类型，也即二进制数据类型，一般以16进制进行表示：
>>> '€20'.encode('utf-8')
b'\xe2\x82\xac20'
>>> b'\xe2\x82\xac20'.decode('utf-8')
'€20'结合前面对rosmsg的介绍，我们可以发现rosmsg中的uint8[]是将uint数组直接以二进制方式表示了，从而实现更快地存取操作。
图像处理中的问题
在rospy中，我们的sensor_msgs/Image消息类型定义如下：
std_msgs/Header header
uint32 height
uint32 width
string encoding
uint8 is_bigendian
uint32 step
uint8[] data用于存储图像数据的是uint8，而刚刚我们谈到uint8[]在Python中将被当做bytes处理。如果我们想要使用NumPy对图像数据进行处理，则需要先转换为10进制数据。最开始我是这样做的：
start_time = time.time()
bytes_list = list(img_data)
temp = []
for i in range(len(img_data)):
temp.append(ord(bytes_list[i]))
img_array = np.array(temp, dtype=np.uint8)
array_reshaped = img_array.reshape([480, 640, 3])
end_time = time.time()
print "Elapsed time: ", end_time - start_time 这段代码测试耗时约为0.12s，也即最多能够达到8Hz的频率，这样的话实时性就得不到保证了。
幸好NumPy提供了frombuffer函数用于对这类bytes数据进行处理：
>>> np.frombuffer(b'\x01\x02', dtype=np.uint8)
array([1, 2], dtype=uint8)
>>> np.frombuffer(b'\x01\x02\x03\x04\x05', dtype=np.uint8, count=3)
array([1, 2, 3], dtype=uint8)我们可以将这一函数用于处理上面的图像数据：
start_time = time.time()
img_array = np.frombuffer(img_data, dtype=np.uint8)
array_reshaped = img_array.reshape([480, 640, 3])
end_time = time.time()
print "Elapsed time: ", end_time - start_time处理时间为 10−5 10 − 5 s数量级，这样一来，上面的问题就解决了。
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