35. 摄像头、OpenCV 与图像话题¶
35.1 学习目标¶
从 Linux 视频设备追踪到 ROS 2 图像话题，再用图像消息转换工具读取一帧，区分设备、驱动、编码和算法问题。
35.2 适用范围¶
USB RGB 相机和常见深度相机。深度图、点云和厂商 SDK 需按型号补充。
35.3 操作前检查¶
- 相机型号和 USB 端口已记录。
- 同一相机没有被多个程序独占。
- USB 带宽和供电足够。
35.4 工作原理¶
相机设备先由 Linux 表示为 /dev/video*，相机驱动节点再把每一帧封装成 sensor_msgs/msg/Image 话题，camera_info 话题提供相机内参。Open Source Computer Vision Library（OpenCV）是处理图像的程序库，可用于颜色转换、去畸变和目标检测。cv_bridge 是 ROS 2 与 OpenCV 之间的转换包：它把图像消息变成 OpenCV 矩阵，也能把处理结果转回新话题。原始图像由驱动发布，视觉算法通过 cv_bridge 读取并输出结果；第 36 章补充内参标定，第 37 章再把检测结果接到控制逻辑。编码不匹配会导致颜色或尺寸异常。
35.5 操作步骤¶
v4l2-ctl --list-devices
v4l2-ctl --device /dev/video0 --list-formats-ext
启动与型号匹配的相机节点后：
ros2 topic list -t | grep -E 'image|camera_info'
ros2 topic hz <图像话题>
ros2 topic echo --once <camera_info话题>
用 rqt_image_view 或 RViz 查看图像。算法节点中明确指定输入话题与编码，输出处理图像到新话题，不覆盖原始图像。
35.6 验收标准¶
- 设备格式、分辨率和帧率有记录。
- 图像和
camera_info话题持续发布。 - 颜色、方向和宽高正确。
- OpenCV 读取不会显著降低原始话题频率。
35.7 故障排查¶
从相机供电和 /dev/video* 开始，随后检查相机驱动节点、图像话题与编码。图像要与其他传感器配合时继续检查时间戳和相机坐标；基础数据正常后，才调 cv_bridge 或 OpenCV 算法参数。
| 现象 | 检查 |
|---|---|
/dev/video 存在但节点失败 |
设备索引、权限、格式和占用 |
| 图像发绿/颜色颠倒 | YUYV/MJPEG/RGB/BGR 编码转换 |
| 帧率低 | USB 带宽、分辨率、压缩和 CPU |
camera_info 空 |
标定文件路径和相机名 |
代码资源边界
本章使用相机驱动、ROS 图像工具和 OpenCV 最小片段，不依赖源码仓库中的专用代码资源。