第一个是肯定是rqt_graph,插件名字叫做Node Graph,这个名字小鱼觉得更加的贴切,用rqt_graph更多的是为了延续ROS1中的用法,这个插件用于查看节点和节点之间的关系的。 Introspection / Process Monitor 这个插件可以看到所有与ROS2相关的进程 Topic/ Message Publisher ...
最后,运行你的ROS 2节点,并使用rqt_image_view或其他图像查看工具来查看发布的图像数据。确保摄像头能够正确捕获图像,并且你的图像识别算法能够按预期处理这些图像。 bash source /opt/ros/<ros2-version>/setup.bash ros2 run your_package_name camera_node 在另一个终端窗口中,运行rqt_image_view来查...
RQT是一个GUI框架,通过插件的方式实现了各种各样的界面工具。 强行解读下:RQT就像插座,任何电器只要符合插座的型号就可以插上去工作。 说到这里你应该对ROS2的插件化设计感到无比震撼,上节的bag话题录制的存储格式也是插件式的。 二、体验RQT 没有复杂的指令,一句命令行就可以调出rqt界面。 rqt 1. 打开之后的窗口...
可以看到名为cam2image的这个节点在疯狂的对外发布image,让我们怀揣着好奇心借助rqt工具暗中观察一下,到底发了些啥东东 3.2 启动rqt Ctrl+Alt+T打开终端,输入下面的指令 rqt 我们会得到以下弹框 我们选择Plugin/Visualization/Image View,窗口变成灰蒙蒙一团,并出现一些可选项 接下来就是见证奇迹的时刻,我们将Image ...
ros2runrqt_graph rqt_graph 实时查看ROS图像话题(image topics)的数据流 ros2runrqt_image_view rqt_image_view 查看话题(topic)信息 ros2 topicecho/odom --no-arr 记录数据,分析bag信息,读取数据 ros2 bag record /topic_name ros2baginfo <bag_file_path> ...
启动RQT，初始界面空空如也。选择插件后，功能窗口丰富。常用插件包括rqt_graph、Introspection / Node Graph、Topic/ Message Publisher、Service /Service Caller、Visualization / Image View、Visualization / MatPlot、Configuration / Parameter Reconfigure等。rqt_graph插件用于查看节点关系，Introspection / ...
rqt_image_view进行查看 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 之后就可以看到我们的人脸图像了。 我们可以看一下在程序中是如何实现的。打开cv_bridge_test.py 我们需要了解两个函数 imgmsg_to_cv2():将ROS图像消息装换位openCV图像消息。 cv2_to_imsmsg():将openCV图像格式的消息转换成ROS图像消息。
ros2 run rqt_image_view rqt_image_view 然后在界面中选择/camera/depth/image_rect_raw话题来查看实时的深度图像。 查看点云数据:如果启用了点云数据发布,可以使用rviz2来可视化点云: ros2 run rviz2 rviz2 在RViz 中,添加一个PointCloud2显示,订阅/camera/depth/points或类似的话题来查看点云数据。
$ros2 launch usb_cam demo_launch.py#启动相机,X3Pi$ros2 run rqt_image_view rqt_image_view#查看图像,PC 这里直接在X3Pi中启动usb_cam的launch文件,然后再启动一个能和他通信的Ubuntu桌面系统,打开rqt_image_view,选择对应的话题,就可以看到图像了。也就是说明我们成功的用TROS驱动了这个USB摄像头。
$rqt_image_view 1. 2. 3. 注:如果出现错误:[ERROR] [1667295079.427868713]: Cannot identify '/dev/video0': 2, No such file or directory——>原因可能是Ubuntu系统没有连接到笔记本的摄像头,关闭虚拟机,然后将usb控制器中的usb兼容性选到3.0并且勾选显示所有USB输入设备,开机之后就可以在虚拟机(M)->...