ROS2学习（5）：话题
1、话题与订阅者、发布者
订阅者发布者，在我学习完成之后可以理解为一个负责发送一个数据，一个负责接受一个数据
两者通过一个叫做话题的媒介进行交流数据，交流是持续进行的
2、编写发布者
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from sensor_msgs.msg import Image # 图像消息类型，ros内部的后面可以设计
from cv_bridge import CvBridge # ROS与OpenCV图像转换类
import cv2 # Opencv图像处理库
class ImagePublisher(Node):#采用继承的方式
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化，这种写法相当于封装过程在内部进行实例化node
self.publisher_ = self.create_publisher(Image, 'image_raw', 10) # 创建发布者对象（消息类型、话题名、队列长度）
self.timer = self.create_timer(0.1, self.timer_callback) # 创建一个定时器（单位为秒的周期，定时执行的回调函数）
self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建一个视频采集对象，驱动相机采集图像（相机设备号）
self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于稍后将OpenCV的图像转换成ROS的图像消息
def timer_callback(self):
ret, frame = self.cap.read() # 一帧一帧读取图像
if ret == True: # 如果图像读取成功
self.publisher_.publish(
self.cv_bridge.cv2_to_imgmsg(frame, 'bgr8')) # 发布图像消息
self.get_logger().info('Publishing video frame') # 输出日志信息，提示已经完成图像话题发布
def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数
rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化
node = ImagePublisher("topic_webcam_pub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化
rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出
node.destroy_node() # 销毁节点对象
rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口
3、编写订阅者
功能包名字/py文件名字.py
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from sensor_msgs.msg import Image # 图像消息类型
from cv_bridge import CvBridge # ROS与OpenCV图像转换类
import cv2 # Opencv图像处理库
import numpy as np # Python数值计算库
lower_red = np.array([0, 90, 128]) # 红色的HSV阈值下限
upper_red = np.array([180, 255, 255]) # 红色的HSV阈值上限
class ImageSubscriber(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.sub = self.create_subscription(
Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度）
self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于OpenCV图像与ROS的图像消息的互相转换
def object_detect(self, image):
hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 图像从BGR颜色模型转换为HSV模型
mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) # 图像二值化
contours, hierarchy = cv2.findContours(
mask_red, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 图像中轮廓检测
for cnt in contours: # 去除一些轮廓面积太小的噪声
if cnt.shape[0] < 150:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 得到苹果所在轮廓的左上角xy像素坐标及轮廓范围的宽和高
cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)# 将苹果的轮廓勾勒出来
cv2.circle(image, (int(x+w/2), int(y+h/2)), 5,
(0, 255, 0), -1) # 将苹果的图像中心点画出来
cv2.imshow("object", image) # 使用OpenCV显示处理后的图像效果
cv2.waitKey(10)
def listener_callback(self, data):
self.get_logger().info('Receiving video frame') # 输出日志信息，提示已进入回调函数
image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') # 将ROS的图像消息转化成OpenCV图像
self.object_detect(image) # 苹果检测
def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数
rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化
node = ImageSubscriber("topic_webcam_sub") # 订阅者节点名字
rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出
node.destroy_node() # 销毁节点对象
rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口
4、运行
加入入口
entry_points={
'console_scripts': [
'发布者节点名字' = 功能包名字.py文件名字:main',
'订阅者节点名字' = 功能包名字.py文件名字:main',
],
},
运行
ros2 run 功能包名字 发布者节点名字
ros2 run 功能包名字 订阅者节点名字