python3 用ros_numpy代替cv_bridge

# 前记

ubuntu20.04之前的版本使用cv_bridge都需要在python3中单独编译一次，使用不同的控制器时每次都要配一遍，非常麻烦，偶然发现一位博主提到可以用ros_numpy代替cv_bridge的功能，于是拿来使用，使用体验十分良好。

# 安装

sudo apt-get install ros--ros-numpy

ROS_Wiki上只写了melodic和noetic，不知道是否支持之前的版本
或者直接到Github下载源码:https://github.com/eric-wieser/ros_numpy

# 使用

非常简单！

import ros_numpy

sensor_msgs/Image -> numpy

frame_img = ros_numpy.numpify(msg)                         # [H, W, 4]
frame_img = np.ascontiguousarray(frame_img[:,:,:3])        # [H, W, 4] -> [H, W, 3]

注意：ros_numpy.numpify()生成的图片竟然是**[H,W,4]**，不过我将多出来的维度打印出来，貌似是[H,W]，值为255的矩阵，所以直接保留前三个维度即可。但是在使用cv2.rectangle()时会报错，使用np.ascontiguousarray()后错误消除。

numpy -> sensor_msgs/Image

img_msg = ros_numpy.msgify(Image, img, encoding='bgr8')

• 第一个参数是消息类型，除了Image以外，ros_numpy还支持Vector3、Point、Pose等消息类型；
• 第二个参数是待转换的图片；
• 第三个参数是图片编码类型

注意事项！！！

经过实测，ros_numpy比cv_bridge耗时多了几倍…
CPU：intel-12700f
平均一帧处理时间 [msg.Image -> numpy]

• cv_bridge 0.97ms
• ros_numpy 8.65ms

如果对任务的时延有较高要求，建议还是用cv_bridge～

# 参考

csdn: https://blog.csdn.net/qq_39506862/article/details/125872655
ROS Wiki: http://wiki.ros.org/ros_numpy
Github: https://github.com/eric-wieser/ros_numpy