小车yolo机械臂（三）ROS消息订阅监听 rospy.Subscriber 订阅监听yolo python实现订阅/darknet_ros/bounding_boxes topic_ros yolo pythoon

作者：知新_RL | 2024-04-08 10:14:29

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ros yolo pythoon

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准备

最近在做一个项目，要在小车上安装摄像头，摄像头的图像的topic（话题）传递给darknet_ros里的yolo进行检测，现在要做的就是，单独写个python。

项目基础：
ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真加载yolo检测识别标记物体

在上面项目的基础上，在mrobot_gazebo下新建scripts，再在scripts下新建一个python文件：listener_yolo.py，作用就是用于订阅/darknet_ros/bounding_boxes话题的信息，这个话题含有yolo识别检测出的信息。
在这里插入图片描述

终端查看topic信息

首先，我们先看看，怎么使用终端查看darnet_ros下yolo识别出来的信息。
1,把上面说的项目运行起来

运行小车及摄像头的gazebo仿真

 roslaunch mrobot_gazebo my_gazebo3.launch
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运行darknet_ros

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch
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2,查看当前所有的topic

rostopic list
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在这里插入图片描述
可以看到很多以darknet_ros开头的

输出话题

我们将/darknet_ros/bounding_boxes这个话题输出，执行指令

rostopic echo /darknet_ros/bounding_boxes
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在这里插入图片描述
yolo的检测出的信息就输出在了终端里

下一步我们就要使用python来订阅这一话题，然后讲订阅后的信息打印在终端上。

新建listener_yolo.py

在mrobot_gazebo下新建scripts，再在scripts下新建一个python文件：listener_yolo.py

我们先要给listener_yolo.py权限，不然无法执行。
在listener_yolo所在目录执行：

chmod +x listener_yolo.py
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在写里面的内容之前，我先把我查阅的比较有用的资料先罗列出来：

Rospy的官方教程代码讲解（一）发布与订阅

ROS消息传递——std_msgs

ROS自定义msg类型及使用这篇的评价里的内容激发了我：

Python 使用自定义 msg 导入方式： 
from 功能包名.msg import 消息文件名
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我们这里需要实现对yolo检测信息话题的订阅（即：/darknet_ros/bounding_boxes），所以我们不需要写话题的发布，直接写订阅。

listener_yolo.py的代码：

#!/usr/bin/env python  
import rospy
from darknet_ros_msgs.msg import BoundingBoxes


def callback(data):
    print data
def listener():
    rospy.init_node('topic_subscriber')
    sub = rospy.Subscriber('/darknet_ros/bounding_boxes', BoundingBoxes, callback)
    print sub

    print type(sub)
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()
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直接划重点：
导入darknet_ros_msgs中的BoundingBoxes消息类型

这个导入我在网上查了很多，饶了很多弯路，网上的资料几乎都是导入：from std_msgs.msg import String，在一个博客中看到的一个评论，让我知道了如何修改。

首先，在终端运行：

rosmsg list
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在这里插入图片描述
可以看到很多msg，我们找到我们需要的

可以看到有：

darknet_ros_msgs/BoundingBox
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根据这条信息，我们写出：

from darknet_ros_msgs.msg import BoundingBoxes
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在订阅话题命令中，这样写:

sub = rospy.Subscriber('/darknet_ros/bounding_boxes', BoundingBoxes, callback)
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结果

最后在终端执行命令：

rosrun mrobot_gazebo listener_yolo.py
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在这里插入图片描述
可以看到结果的输出

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