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  • 将ros的图像 转换成 opencv图像并求距离参考的博客概念将ROS图像消息转换为OpenCV图像示例计算距离 参考的博客 ...深度图从ros数据类型转换成了opencv数据类型 概念 ROS以自己的sensor_msgs / ...

    将ros的图像 转换成 opencv的图像并求距离

    参考的博客

    ROS学习笔记47(ROS图像和OpenCV图像之间的转换(C ++))
    如何使用ROS的service读取Kinect图像
    使用kinect2进行目标跟踪-ROS平台
    深度图从ros数据类型转换成了opencv数据类型

    概念

    ROS以自己的sensor_msgs / Image消息格式传递图像,但许多用户希望将图像与OpenCV结合使用。

    CvBridge是一个ROS库,提供ROS和OpenCV之间的接口。

    CvBridge可以在cv_bridge包在vision_opencv stack找到。

    使用CvBridge将ROS图像转换为OpenCV cv :: Mat格式的节点。
    将OpenCV图像转换为ROS格式,并以通过ROS发布。
    在这里插入图片描述

    将ROS图像消息转换为OpenCV图像

    CvBridge定义了一个包含OpenCV图像的CvImage类型,its encoding and a ROS header。CvImage也包含sensor_msgs / Image的信息,因此我们可以将一个转换为另一个。

    
    namespace cv_bridge {
     
    class CvImage
    {
    public:
      std_msgs::Header header;
      std::string encoding;
      cv::Mat image;
    };
     
    typedef boost::shared_ptr<CvImage> CvImagePtr;
    typedef boost::shared_ptr<CvImage const> CvImageConstPtr;
     
    }
    

    将ROS sensor_msgs / Image消息转换为CvImage时,CvBridge会识别两个不同的用例:

    1. 我们想要就地修改数据。我们必须复制ROS消息数据。
    2. 我们不会修改数据。我们可以安全地共享ROS消息所拥有的数据,而不是复制。

    CvBridge提供以下用于转换为CvImage的函数

    // Case 1: Always copy, returning a mutable CvImage
    CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,
                        const std::string& encoding = std::string());
    CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::Image& source,
                        const std::string& encoding = std::string());
     
    // Case 2: Share if possible, returning a const CvImage
    CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,
                              const std::string& encoding = std::string());
    CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::Image& source,
                              const boost::shared_ptr<void const>& tracked_object,
                              const std::string& encoding = std::string());
    

    输入是图像消息指针,以及可选的编码参数。编码 refers to目标CvImage。

    即使源和目标编码匹配,toCvCopy也会从ROS消息创建图像数据的副本。不过,您可以自由修改返回的CvImage。

    如果源和目标编码匹配,toCvShare将在ROS消息数据上指向返回的CV::Mat,避免复制。只要您还拥有返回的CvImage的副本,就不会释放ROS消息数据。

    如果编码不匹配,它将分配一个新缓冲区并执行转换。您不能修改返回的CvImage,因为它可能与ROS图像消息共享数据,而ROS图像消息又可能与其他回调共享。

    注意:如果您指向包含要转换的sensor_msgs / Image的其他消息类型(例如stereo_msgs / DisparityImage),则toCvShare的第二个重载函数会更方便。

    如果没有给出编码(或者更确切地说是空字符串),则目标图像编码将与图像消息编码相同。在这种情况下,toCvShare保证不复制图像数据。图像编码可以是以下OpenCV图像编码中的任何一种:

    • 8UC[1-4]
    • 8SC[1-4]
    • 16UC[1-4]
    • 16SC[1-4]
    • 32SC[1-4]
    • 32FC[1-4]
    • 64FC[1-4]

    对于流行的图像编码,CvBridge可根据需要选择进行颜色或像素深度转换。要使用此功能,请将编码指定为以下字符串之一:

    mono8:CV_8UC1,灰度图像

    mono16:CV_16UC1,16位灰度图像

    bgr8:CV_8UC3,彩色图像,蓝绿红色顺序

    rgb8:CV_8UC3,带有红绿蓝颜色顺序的彩色图像

    bgra8:CV_8UC4,带有alpha通道的BGR彩色图像

    rgba8:CV_8UC4,带有alpha通道的RGB彩色图像

    请注意,mono8和bgr8是大多数OpenCV函数所期望的两种图像编码。

    最后,CvBridge会将Bayer pattern encodings识别为具有OpenCV类型8UC1(8位无符号,一个通道)。它不会与Bayer pattern进行转换; 在典型的ROS系统中,这是由image_proc完成的。CvBridge认可以下Bayer pattern:

    bayer_rggb8

    bayer_bggr8

    bayer_gbrg8

    bayer_grbg8

    示例

    这是一个侦听ROS图像消息主题的节点,将图像转换为cv :: Mat。然后通过ROS重新发布图像。

    在package.xml和CMakeLists.xml中(或使用catkin_create_pkg时),添加以下依赖项:

    sensor_msgs
    cv_bridge
    roscpp
    std_msgs
    image_transport
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    cv上障碍物的颜色特别白,分不清前后

    TYPE_32FC1 这个编码格式 只有这个能正确显示

    TYPE_8UC1 就全黑了

    TYPE_16UC1 就全黑了

    经过验证,ros的编码方式就是32FC1
    在这里插入图片描述
    再把cv的图像转换回去 还是 可以区分前后的

    目前还没有确定 深度图像返回的是不是距离 应该是 ,但是数据是真对不上

    depth_msg->encoding.c_str() 来确定数据类型
    printf("%s",str) 打印字符串

      depth_pic = depth_ptr->image;
    
      // output some info about the depth image in cv format
      cout<<"output some info about the depth image in cv format"<<endl;
      cout<<"rows of the depth image = "<<depth_pic.rows<<endl; 
      cout<<"cols of the depth image = "<<depth_pic.cols<<endl; 
      cout<<"type of depth_pic's element = "<<depth_pic.type()<<endl;    5代表CV_32FC1 
    

    结果
    在这里插入图片描述

    计算距离

    深度图的像素值代表距离吗? 可以计算距离,但像素并不是距离
    从这篇博客看不是的
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python-opencv读取深度图像

    万次阅读 2018-11-26 14:24:33
    由于实验需要用到Kinect2.0采集的深度图像,但是用以下程序读取深度图片的时候显不方便观察 temp_img= 'cup_depth.png' depth_filename = os.path.join(image_dir,depth_img) temp_filename = os.path.join...

    由于实验需要用到Kinect2.0采集的深度图像,但是用以下程序读取深度图片的时候显不方便观察

        temp_img= 'cup_depth.png' 
        depth_filename = os.path.join(image_dir,depth_img) 
        temp_filename  = os.path.join(image_dir,temp_img)     
        imgOri = cv2.imread(depth_filename)      
        cv2.imshow('imgOri',depth) 
        cv2.waitKey(0)  
    

    此时我们需要将程序稍作修改变为:

    temp_img= 'cup_depth.png' 
    depth_filename = os.path.join(image_dir,depth_img) 
    temp_filename  = os.path.join(image_dir,temp_img)     
    imgOri = cv2.imread(depth_filename, -1) 
    depth=cv2.split(imgOri)[0]
    depth[depth>800]=0
    depth=depth/1000.0000
    cv2.imshow('imgOri',depth) 
    cv2.waitKey(0)     
    

    此时通过cv2.imshow()便可以比较清晰的显示深度图像了
    在这里插入图片描述

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  • kinect2.0+opencv获取图像和深度图像

    千次阅读 2015-12-26 17:11:17
    参考这篇博客的程序,...//师兄写的获取深度信息的程序,并且将深度信息存储为txt格式 /*#include #include #include #include #include using namespace std; string ge
    

    参考这篇博客的程序,http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/37935975

    //师兄写的获取深度信息的程序,并且将深度信息存储为txt格式

    /*#include <iostream>
    #include <Kinect.h>
    #include <fstream>
    #include <sstream>
    #include <string>
    using namespace std;

    string getname(int num, UINT size, int height, int width,int minds,int maxds)
    {
     ostringstream os;
     os << num << "_SHWminHmaxH_"
      << size << "_"
      << height << "_"
      << width << "_"
      << minds << "_"
      << maxds << ".txt";
     return os.str();
    }
    void writedata(string path, UINT16* buff, UINT size)
    {
     ofstream fout;
     fout.open(path, ios::binary);
     if (!fout.is_open())
     {
      cout << "Open file fail ->" << path;
      return;
     }
     fout.write((char*)buff, size*sizeof(UINT16)/sizeof(char));
     fout.close();
    }

    void printBuffer(UINT16* buff, UINT size)
    {
     for (int i = 0; i < 1000; i++)
     {
      cout << i << " " << int(buff[i]) << endl;
     }
    }


    int main()
    {
     IKinectSensor* bb;  //设备指针
     HRESULT hr = GetDefaultKinectSensor(&bb); //获得设备
     if (FAILED(hr))
     {
      cout << "No Kinect connect" << endl;
      return 0;
     }
     BOOLEAN bIsOpen = 0;
     bb->get_IsOpen(&bIsOpen);

     if (!bIsOpen)
     {
      hr = bb->Open();
      if (FAILED(hr))
      {
       cout << "No Kinect connect" << endl;
       return 0;
      }
      cout << "wait 3000ms " << endl;
      Sleep(3000);
     }
     bIsOpen = 0;
     bb->get_IsOpen(&bIsOpen); // 是否已经打开
     if (!bIsOpen)
     {
      cout << "Open Kinect fail" << endl;
      return 0;
     }
     DWORD dwCapability = 0;
     bb->get_KinectCapabilities(&dwCapability); // 获取容量
     cout << "dwCapability: " << dwCapability << endl;

     TCHAR bbuid[256] = { 0 };
     bb->get_UniqueKinectId(256, bbuid); // 获取唯一ID
     cout << "UID: " << bbuid << endl;

     //深度信息
     IDepthFrameSource * depths = nullptr;
     hr = bb->get_DepthFrameSource(&depths);
     if (FAILED(hr))
     {
      cout << "Open DepthFrame fail" << endl;
      bb->Close();
      return 0;
     }
     IDepthFrameReader * depthr = nullptr;
     depths->OpenReader(&depthr); // 打开深度解析器 

     //读取深度数据
     int snum = 1;
     while (true)
     {
      IDepthFrame* depthf = nullptr;
      depthr->AcquireLatestFrame(&depthf); // 获取最近的深度数据

      if (!depthf)
      {
       Sleep(200);
       continue;
      }
      USHORT minds, maxds;
      depthf->get_DepthMinReliableDistance(&minds); // 获取最近的有效距离,500
      depthf->get_DepthMaxReliableDistance(&maxds); // 获取最远的有效距离,4500
      cout << "Depth min: " << minds << " ,max: " << maxds << endl;
      IFrameDescription* frameDs = nullptr;
      depthf->get_FrameDescription(&frameDs); // 获取深度信息的属性
      int height, width;
      frameDs->get_Height(&height);
      frameDs->get_Width(&width);
      cout << "Depth height: " << height << " ,width: " << width << endl;
      
      UINT ncaps = 0;
      UINT16* buff = nullptr;
      depthf->AccessUnderlyingBuffer(&ncaps, &buff); // 获取深度数据的指针和大小
      //depthf->CopyFrameDataToArray(...); // 讲深度数据Copy到制定的buffer中
      cout << "Buffer size: " << ncaps << endl;
      printBuffer(buff, ncaps);
      writedata(getname(snum, ncaps,height, width, minds, maxds), buff, ncaps);

      depthf->Release();
      frameDs->Release();
      Sleep(200);
      if (snum++ == 1)
       break;
     }
     bb->Close();
     cout << "Enter to close" << endl;
     cin.get();
     return 0;
    }*/


    //博客里面的程序,头文件更改了,并且里面saferelease的写了

    #include <iostream>
    #include <Kinect.h>
    #include <fstream>
    #include <sstream>
    #include <string>

    //#include <config.h>
    #include "stdafx.h"
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    //#include "DepthBasics.h"
    #include "opencv\highgui.h"


    //自己添加的

    template<class Interface>
    inline void SafeRelease(Interface *& pInterfaceToRelease)
    {
     if (pInterfaceToRelease != NULL)
     {
      pInterfaceToRelease->Release();
      pInterfaceToRelease = NULL;
     }
    }

    // 转换depth图像到cv::Mat
    cv::Mat ConvertMat(const UINT16* pBuffer, int nWidth, int nHeight, USHORT nMinDepth, USHORT nMaxDepth)
    {
     cv::Mat img(nHeight, nWidth, CV_8UC3);
     uchar* p_mat = img.data;

     const UINT16* pBufferEnd = pBuffer + (nWidth * nHeight);

     while (pBuffer < pBufferEnd)
     {
      USHORT depth = *pBuffer;

      BYTE intensity = static_cast<BYTE>((depth >= nMinDepth) && (depth <= nMaxDepth) ? (depth % 256) : 0);

      *p_mat = intensity;
      p_mat++;
      *p_mat = intensity;
      p_mat++;
      *p_mat = intensity;
      p_mat++;

      ++pBuffer;
     }
     return img;
    }
    // 转换color图像到cv::Mat
    cv::Mat ConvertMat(const RGBQUAD* pBuffer, int nWidth, int nHeight)
    {
     cv::Mat img(nHeight, nWidth, CV_8UC3);
     uchar* p_mat = img.data;

     const RGBQUAD* pBufferEnd = pBuffer + (nWidth * nHeight);

     while (pBuffer < pBufferEnd)
     {
      *p_mat = pBuffer->rgbBlue;
      p_mat++;
      *p_mat = pBuffer->rgbGreen;
      p_mat++;
      *p_mat = pBuffer->rgbRed;
      p_mat++;

      ++pBuffer;
     }
     return img;
    }


    void main()
    {
     
     int depth_width = 512; //depth图像就是这么小
     int depth_height = 424;
     int color_widht = 1920; //color图像就是辣么大
     int color_height = 1080;

     cv::Mat depthImg_show = cv::Mat::zeros(depth_height, depth_width, CV_8UC3);//原始UINT16 深度图像不适合用来显示,所以需要砍成8位的就可以了,但是显示出来也不是非常好,最好能用原始16位图像颜色编码,凑合着看了
     cv::Mat depthImg = cv::Mat::zeros(depth_height, depth_width, CV_16UC1);//the depth image
     cv::Mat colorImg = cv::Mat::zeros(color_height, color_widht, CV_8UC3);//the color image
     // Current Kinect
     IKinectSensor* m_pKinectSensor = NULL;
     // Depth reader
     IDepthFrameReader*  m_pDepthFrameReader = NULL;
     // Color reader
     IColorFrameReader*  m_pColorFrameReader = NULL;
     RGBQUAD* m_pColorRGBX = new RGBQUAD[color_widht * color_height];
     //open it!
     HRESULT hr;

     hr = GetDefaultKinectSensor(&m_pKinectSensor);
     if (FAILED(hr))
     {
      std::cout << "FUCK! Can not find the Kinect!" << std::endl;
      cv::waitKey(0);
      exit(0);
     }

     if (m_pKinectSensor)
     {
      // Initialize the Kinect and get the depth reader
      IDepthFrameSource* pDepthFrameSource = NULL;

      hr = m_pKinectSensor->Open();

      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       hr = m_pKinectSensor->get_DepthFrameSource(&pDepthFrameSource);
      }

      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       hr = pDepthFrameSource->OpenReader(&m_pDepthFrameReader);
      }

      SafeRelease(pDepthFrameSource);

      // for color
      // Initialize the Kinect and get the color reader
      IColorFrameSource* pColorFrameSource = NULL;
      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       hr = m_pKinectSensor->get_ColorFrameSource(&pColorFrameSource);
      }

      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       hr = pColorFrameSource->OpenReader(&m_pColorFrameReader);
      }

      SafeRelease(pColorFrameSource);
     }

     //valify the depth reader
     if (!m_pDepthFrameReader)
     {
      std::cout << "FUCK! Can not find the m_pDepthFrameReader!" << std::endl;
      cv::waitKey(0);
      exit(0);
     }
     //valify the color reader
     if (!m_pDepthFrameReader)
     {
      std::cout << "FUCK! Can not find the m_pColorFrameReader!" << std::endl;
      cv::waitKey(0);
      exit(0);
     }
     // get the data!
     UINT nBufferSize_depth = 0;
     UINT16 *pBuffer_depth = NULL;
     UINT nBufferSize_coloar = 0;
     RGBQUAD *pBuffer_color = NULL;

     char key = 0;

     while (true) // 貌似要一直尝试,不一定每次都能读取到图像
     {
      IDepthFrame* pDepthFrame = NULL;
      HRESULT hr = m_pDepthFrameReader->AcquireLatestFrame(&pDepthFrame);
      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       USHORT nDepthMinReliableDistance = 0;
       USHORT nDepthMaxReliableDistance = 0;
       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        hr = pDepthFrame->get_DepthMinReliableDistance(&nDepthMinReliableDistance);
       }

       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        hr = pDepthFrame->get_DepthMaxReliableDistance(&nDepthMaxReliableDistance);
       }
       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        hr = pDepthFrame->AccessUnderlyingBuffer(&nBufferSize_depth, &pBuffer_depth);
        depthImg_show = ConvertMat(pBuffer_depth, depth_width, depth_height, nDepthMinReliableDistance, nDepthMaxReliableDistance);
       }
      }
      SafeRelease(pDepthFrame);


      //for color
      IColorFrame* pColorFrame = NULL;
      hr = m_pColorFrameReader->AcquireLatestFrame(&pColorFrame);
      ColorImageFormat imageFormat = ColorImageFormat_None;
      if (SUCCEEDED(hr))
      {
       ColorImageFormat imageFormat = ColorImageFormat_None;
       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        hr = pColorFrame->get_RawColorImageFormat(&imageFormat);
       }
       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        hr = pColorFrame->get_RawColorImageFormat(&imageFormat);
       }
       if (SUCCEEDED(hr))
       {
        if (imageFormat == ColorImageFormat_Bgra)//这里有两个format,不知道具体含义,大概一个预先分配内存,一个需要自己开空间吧
        {
         hr = pColorFrame->AccessRawUnderlyingBuffer(&nBufferSize_coloar, reinterpret_cast<BYTE**>(&pBuffer_color));
        }
        else if (m_pColorRGBX)
        {
         pBuffer_color = m_pColorRGBX;
         nBufferSize_coloar = color_widht * color_height * sizeof(RGBQUAD);
         hr = pColorFrame->CopyConvertedFrameDataToArray(nBufferSize_coloar, reinterpret_cast<BYTE*>(pBuffer_color), ColorImageFormat_Bgra);
        }
        else
        {
         hr = E_FAIL;
        }
        colorImg = ConvertMat(pBuffer_color, color_widht, color_height);
       }

       SafeRelease(pColorFrame);
      }

      cv::imshow("depth", depthImg_show);
      cv::imshow("color", colorImg);


    //加的,把信息保存下来
      cv::imwrite("de.jpg", depthImg_show);
      cv::imwrite("co.jpg", colorImg);
      key = cv::waitKey(1);
      if (key == 27)
      {
       break;
      }
     }


     if (m_pColorRGBX)
     {
      delete[] m_pColorRGBX;
      m_pColorRGBX = NULL;
     }
     // close the Kinect Sensor
     if (m_pKinectSensor)
     {
      m_pKinectSensor->Close();
     }
     SafeRelease(m_pKinectSensor);

    }


    在调试的之前,要把opencv安装并且配置好

    展开全文
  • Opencv 图像深度+转换深度

    万次阅读 2018-08-06 17:09:51
    1. opencv 图像深度 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多...

    1. opencv 图像深度

    图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级.比如一幅单色图像,若每个象素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256.一幅彩色图像RGB3个分量的象素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即1024,就是说像素的深度为10位,每个像素可以是1024种颜色中的一种.

     

    opencv 深度显示范围:(也就是说当定义了如下不同深度的时候,像素的灰度值要处于显示范围之中才可以显示出来。否则要进行转换)

         测试double型:0.0--1.0之间                              IPL_DEPTH_64F

          测试float型:0.0--1.0之间                                  IPL_DEPTH_32F

          测试long型:0--65535之间                                IPL_DEPTH_32S        

          测试short int型:-32768--32767之间                 IPL_DEPTH_16S        

          测试unsigned short int型:0--65535之间           IPL_DEPTH_16U

          测试char型:-128--127之间                               IPL_DEPTH_8S          

          测试unsigned char型:0--255之间                     IPL_DEPTH_8U

    2. Opencv convertScaleAbs函数

    在将RealSense提取的深度图片进行显示时,由于是16位图片,想将图片转化成为8位图形进行显示
    Opencv中有一个函数convertScaleAbs可以实现这种功能
    C++: void convertScaleAbs(InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)
    Parameters:
    src: input array
    dst: output array
    alpha: optional scale factor
    beta: optional delta added to the scaled values
    the governmental definition for the function is :
    On each element of the input array, the function covertScaleAbs performs three operations sequentially: scaling, taking an absolute value, conversion to an unsigned 8-bit type:
    这里写图片描述

    简而言之就是将一个16位的图转换成8位。

     

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