Desarrollo del brazo robótico ROS: aplicación de visión artificial

Instalación del controlador de la cámara

Escribe el archivo usb-cam.launch de inicio de la cámara

Parámetros en el paquete de funciones usb_cam

En usb_cam Tema del paquete de funciones

El significado de cada campo en el mensaje es el siguiente:

Iniciar la cámara

Si está utilizando una computadora portátil con una función incorporada Cámara USB, la cámara debería haberse iniciado en este momento. Ahora:

Ver imágenes de la cámara

Los parámetros internos pertenecen a la cámara misma, mientras que los parámetros externos se refieren a la relación posicional con el robot. brazo. Calibrar los parámetros internos es eliminar la distorsión de la imagen para luego realizar el reconocimiento posterior. ROS proporciona un paquete de función de calibración, que se puede instalar directamente desde la línea de comando:

Después de la instalación, inicie la cámara y el programa de función de calibración:

Coloque la placa de calibración en diferentes posiciones y ángulos hasta que CALIBRAR se vuelva verde, haga clic para completar la calibración de los parámetros internos de la cámara.

Haga clic en GUARDAR y el programa escribirá el archivo de calibración en el disco y lo guardará.

Después de la descompresión, obtendrá una serie de imágenes obtenidas durante el proceso de calibración y un archivo de calibración yaml. Este archivo de calibración contiene los parámetros internos de la cámara y se puede usar directamente en el paquete de funciones usb_cam.

Después de obtener el archivo de calibración, agregue una etiqueta al principio del archivo usb_cam.lauch:

La imagen obtenida después de iniciar la cámara nuevamente es la imagen calibrada. Si hay una advertencia durante el proceso de inicio: no coincide con el nombre estrecho_stereo en el archivo, puede intentar cambiar el nombre de la cámara en el archivo yaml a head_camera y luego reiniciar.

Al usar OpenCV en ROS, puede usar el paquete de funciones CvBridge para realizar la conversión entre mensajes de imágenes ROS y estructuras de datos de imágenes OpenCV:

El desarrollo del reconocimiento de objetos OpenCV en ROS generalmente pasa por el siguiente proceso El proceso:

Después de comenzar, verá la transmisión de video marcada con caras (si las hay), y el terminal imprimirá el número de caras detectadas: