环境：
Ubuntu12.04
ROS Hydro version
特别标注：
这篇文章首发于“北京小芽科技有限公司”的技术博客（xiaoyatec.com）上，所有版权归属于北京小芽科技有限公司。更多相关信息请关注北京小芽科技、小芽机器人。
正文：
ROS的学习中，在使用USB摄像头的时候，安装和使用的过程中，遇到了一些问题，现在对学习的过程这问题做一个整理。
首先，根据《ros_by_example_hydro___volume_1》（在写这篇文档时20141215，此书还不免费公开，需要付费购买，尊重版权，这里就不做分享了，望谅解，可以参考groovy版本，网上有免费下载）教程，下载安装uvc_cam功能包安装
但是期间在编译的时候遇到各种问题，搞得焦头烂额。
继续网上找资料和解决方式，发现另外一种驱动方式：usb_cam
这个驱动方式是在网上的一篇文章里看到的《Testing: ROS USB Camera drivers》
链接地址为：
http://www.iheartrobotics.com/2010/05/testing-ros-usb-camera-drivers.html
里面给出了几种usb摄像头驱动的方式，根据给出的分析和建议，我最终选择了usb_cam驱动方式。下面就来说说usb_cam使用的流程。
这是说的是外置USB摄像头的驱动和使用方式，其实内置和外置的使用方式都是一样的原理，稍作设备信息的修改即可通用了。
对于USB摄像头的图像获取, 要比Kinect或Xtion的复杂, 原因是在图像Topic的发布阶段需要我们自己做操作，而Kinect或者Xtion在ROS里边就已经有成型的Topic发布机制。但在图像接收并显示的阶段就非常相似了。
这里只说摄像头的驱动和使用方式，涉及到ROS原理性的东西这里只做简单但不详细的介绍。
先来简单说一下整个流程的工作原理吧。
ROS是一个分布式系统，节点是它运行的基本单元，节点说得通俗一点就是一个可运行的功能程序，也可以叫做一个进程，节点与节点之间的通信通过主题来体现。拿这个驱动usb摄像头并显示图像这个工程来说，大体上这里边就涉及到两个节点：摄像头驱动节点，以及获取图像并显示节点；同时涉及到一个主题，这两个节点通过这个主题来进行交互：
现在以节点的方式进行描述：
1、 usb_cam设备驱动程序节点：
首先，创建一个usb_cam的工作空间
进入到src源码文件夹里边：
然后从git中下载usb_cam包（记得安装git工具，方法在文章的开头处）
下载成功之后显示如下信息：
包含的内容如下：
现在插上USB摄像头，看看在设备文件夹里边显示的是什么名称，我的显示名称为“video0”，打开源码包里的nodes文件夹，用编辑工具打开usb_cam_node.cpp源文件，找到下面这句：
然后根据自己的设备名称修改相应的信息，我的名称和这里默认的“/dev/video0”刚好一样，所以不用做修改。
这里还得注意一个小问题，就是在usb_cam_node.cpp源文件里边，对于主题的发布：
得在主题名称“image_raw”前面加上一个反斜杠“/”，如下所示：
这样编译之后才能成功发布图形。
下来还得注意另外一个问题，就是关于图形格式的问题，在usb_cam_node.cpp源文件里边
这一行是对摄像头的格式进行设置的，具体的格式得根据你的摄像头来去定，我的摄像头能够输出的格式是yuyv格式。（如果不清楚自己使用的是什么格式，上面提示里边给出的5种格式建议都试验一遍）
好，至此，usb_cam设备驱动程序节点就构造成功了，现在回到工作空间的根目录，对工程进行catkin_make编译，编译成功之后显示如下：
对应的生产的可运行的节点文件位于：~/catkin_ws_usbcam/devel/lib/usb_cam文件夹里边：
2、 图像接收与显示节点的构建
这里边涉及到ROS图像和Opencv图像的转换，可参阅以下的文献
《Converting between ROS images and OpenCV images》
首先，创建节点工作空间，然后进入到源文件夹里边，创建cvbridge包，以及其依赖项：
运行成功后，将生成如下文件：
现在进入到cvbridge文件夹的src文件夹里边，编写image_converter.cpp节点源文件：
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#include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <sensor_msgs/image_encodings.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window";
class ImageConverter { ros::NodeHandle nh_; image_transport::ImageTransport it_; image_transport::Subscriber image_sub_; image_transport::Publisher image_pub_;
public: ImageConverter() : it_(nh_) { // Subscrive to input video feed and publish output video feed image_sub_ = it_.subscribe("/image_raw", 1,//注意此处主题名称的写法 &ImageConverter::imageCb, this); image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);
cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW); }
~ImageConverter() { cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW); }
void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; }
// Draw an example circle on the video stream if (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60) cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));
// Update GUI Window cv::imshow(OPENCV_WINDOW, cv_ptr->image); cv::waitKey(3);
// Output modified video stream image_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg()); } };
int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "image_converter"); ImageConverter ic; ros::spin(); return 0; } |
下来，修改cvbridge文件夹里的CMakeList.txt文件，在其后面添加如下信息：
回到工作空间的根目录，进行catkin_make编译
编译成功之后，可执行文件节点生成于 “~/catkin_ws_cvbridge/devel/lib/cvbridge”文件夹中
至此，图像接收和显示节点已经构建完成。
3、 现在来运行节点：
分别打开三个终端：
第一个终端先运行以下两条命令：
第二个终端运行以下两个命令：（usb摄像头驱动程序节点）
第三个终端运行以下两个命令：（图像接收和显示检点）
成功运行之后摄像头图像非常流畅。
参考文献：
1、《Testing: ROS USB Camera drivers》
链接地址为：
http://www.iheartrobotics.com/2010/05/testing-ros-usb-camera-drivers.html
2、《Converting between ROS images and OpenCV images》
链接地址为：
http://wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials/UsingCvBridgeToConvertBetweenROSImagesAndOpenCVImages
链接地址为：