ROS 发布和订阅压缩图像消息 sensor_msgs/Image 和 sensor_msgs/CompressedImage_ros发布和订阅压缩消息

1. image_transport

     image_transport是一个用于实现图像传输的工具包，它提供了一种灵活的方式来订阅和发布图像数据，但它并不直接操作消息类型。

    使用 image_transport 将发送的图像转发为压缩图像
    如果不想写程序对图像进行处理，可以使用 image_transport 包的命令行工具来将 Image 消息转发为 CompressedImage 消息

rosrun image_transport republish raw in:=/image compressed out:=/image

   该节点会自动订阅/image话题下的Image消息，并将CompressedImage格式的消息发送到/image/compressed话题下
 

2.sensor_msgs/Image 和 sensor_msgs/CompressedImage

    (1)两者的关系  

sensor_msgs/Image 和 sensor_msgs/CompressedImage 是 ROS 中用于传输图像数据的两种不同消息类型，它们有一些显著的区别：

    数据格式：
        sensor_msgs/Image：原始的未经压缩的图像消息，通常用于传输原始图像数据，例如 RGB、灰度或深度图像。
        sensor_msgs/CompressedImage：经过压缩的图像消息，以减少数据量。压缩格式通常是 JPEG 或 PNG。

    数据量：
        sensor_msgs/Image 包含原始图像数据，因此它可能会占用较多的带宽和存储空间。
        sensor_msgs/CompressedImage 则通过压缩算法减少了数据量，因此在传输和存储时需要的带宽和空间更少。

    传输效率：
        由于 sensor_msgs/CompressedImage 的数据量较小，因此在网络传输中具有更高的效率，尤其是在带宽受限的情况下。
        sensor_msgs/Image 虽然保留了图像的所有信息，但在传输过程中可能需要更多的带宽和资源。

(2)sensor_msgs/Image

  sensor_msgs/Image 是ROS（机器人操作系统）中定义的一种消息类型，用于在ROS系统中传输图像数据。该消息类型通常用于机器人视觉、图像处理和计算机视觉应用中。

sensor_msgs/Image 消息格式通常包含以下字段：

• header: 用于存储消息的元数据，如时间戳、坐标系等信息。
• height: 图像的高度（以像素为单位）。
• width: 图像的宽度（以像素为单位）。
• encoding: 图像数据的编码格式，常见的编码格式包括 "rgb8"、"bgr8"、"mono8" 等。
• is_bigendian: 表示图像数据是否采用大端字节顺序。
• step: 表示每一行图像数据所占用的字节数。
• data: 存储图像数据的字节数组。 

以下是一个 sensor_msgs/Image 消息的示例：

header: 
  seq: 0
  stamp: 
    secs: 1622525477
    nsecs: 123456789
  frame_id: "camera_frame"
height: 480
width: 640
encoding: "rgb8"
is_bigendian: 0
step: 1920
data: [255, 0, 0, 255, 255, ...]

(3)sensor_msgs/CompressedImage

   sensor_msgs/CompressedImage是ROS（机器人操作系统）中用于传输压缩图像数据的消息类型之一。它允许在ROS系统中传输图像数据，同时减少带宽占用和传输延迟。

该消息类型包含以下字段：

    header：用于存储消息头信息，如时间戳和帧ID。
    format：字符串，表示图像编码格式，例如“jpeg”、“png”等。
    data：字节数组，存储压缩后的图像数据。

以下是一个 sensor_msgs/CompressedImage 消息的示例：

header: 
  seq: 0
  stamp: 
    secs: 1622525477
    nsecs: 123456789
  frame_id: "camera_frame"
format: "jpeg"
data: [255, 216, 255, 224, 0, ...]

3. 发布压缩图像

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <sensor_msgs/CompressedImage.h>
 
int main(int argc, char** argv)
{ros::init(argc, argv, "image_publisher");
  
  ros::NodeHandle nh;
  ros::Publisher pub = nh.advertise<sensor_msgs::CompressedImage>("compressed_image", 1);
  ros::Publisher pubO = nh.advertise<sensor_msgs::Image>("image_raw", 1);
  cv::Mat image = cv::imread("./0000.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
 
 
  sensor_msgs::CompressedImage compressed_msg;
  std::vector<int> compression_params;
  compression_params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY);
  compression_params.push_back(95);
 
  compressed_msg.header.stamp = ros::Time::now();
  compressed_msg.format = "jpeg";
  cv::imencode(".jpg", image, compressed_msg.data, compression_params);
 
 
 
  sensor_msgs::ImagePtr raw_msg=cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", image).toImageMsg();
   
 
  ros::Rate loop_rate(5);
  while (nh.ok()) {
    pub.publish(compressed_msg);
    pubO.publish(raw_msg);//发布图像消息   
    ros::spinOnce();
    loop_rate.sleep();
  }
 
    return 0;
}
 
 
 

4. 接收压缩图像

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/CompressedImage.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
 
 
// 回调函数，处理接收到的压缩图像数据
void imageCallback(const sensor_msgs::CompressedImage::ConstPtr& msg)
{
   cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
    try
{
    // Convert compressed image message to OpenCV image
    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;
}
 
// Access the image using cv::Mat
cv::Mat image = cv_ptr->image;
 
// 在这里可以对图像进行进一步处理，例如显示、保存等操作
        cv::imshow("Received Image", image);
        cv::waitKey(1);
}
 
int main(int argc, char** argv)
{
    // 初始化ROS节点
    ros::init(argc, argv, "image_subscriber");
 
    // 创建节点句柄
    ros::NodeHandle nh;
 
    // 创建一个订阅者，订阅名为"/compressed_image"的话题，回调函数为imageCallback
    ros::Subscriber sub = nh.subscribe("/compressed_image", 1, imageCallback);
 
    // 初始化OpenCV窗口
    // cv::namedWindow("Received Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
 
    // 循环等待回调函数
    ros::spin();
 
    return 0;
}

5. CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(msg2image)
 
## Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer
add_compile_options(-std=c++11)
## Find catkin macros and libraries
## if COMPONENTS list like find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS xyz)
## is used, also find other catkin packages
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  cv_bridge
  image_transport
  roscpp
  rospy
  sensor_msgs
  std_msgs
)
find_package(PCL REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)
catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES msg2image
#  CATKIN_DEPENDS cv_bridge image_transport roscpp rospy sensor_msgs std_mags
#  DEPENDS system_lib
)
include_directories(
  include ${catkin_INCLUDE_DIRS}
  ${PROJECT_NAME}
  ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
 
)
add_executable(ImageCompressedpub src/ImageCompressedpub.cpp)
add_dependencies(ImageCompressedpub ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})
target_link_libraries(ImageCompressedpub ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})
add_executable(Imdecodesub src/Imdecodesub.cpp)
add_dependencies(Imdecodesub ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})
target_link_libraries(Imdecodesub ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})

6.发布原始图像

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
int main(int argc, char** argv) {
    ros::init(argc, argv, "image_publisher");
    ros::NodeHandle nh;
    image_transport::ImageTransport it(nh);
    image_transport::Publisher pub = it.advertise("compressed_image_topic", 1);
 
    // 打开图像文件或者从摄像头捕获图像
    cv::Mat image = cv::imread("./0000.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    
 
    ros::Rate loop_rate(10);  // 发布频率，这里设定为10Hz
 
    while (nh.ok()) {
        sensor_msgs::ImagePtr msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", image).toImageMsg();
        pub.publish(msg);
        ros::spinOnce();
        loop_rate.sleep();
    }
 
    return 0;
}
 

7.接收原始图像

#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>
#include<iostream>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <ros/time.h>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
long int count_ =0000;//不能命名成count
int n=0;
void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
      cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
      try   //对错误异常进行捕获，检查数据的有效性
        { 
         cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);
         char base_name[256];
         if(n%7==0)
         {
         sprintf(base_name,"./120H/%04ld.jpg",count_++);
         //std::sprintf(base_name,"./image/%ld.jpg", msg->header.stamp.toNSec());//获取ROS时间戳
         cv::imwrite(base_name, cv_ptr->image);
         ROS_INFO_STREAM("Saved image to " << base_name);     
         }
         n++;
         std::cout<<"n= "<<n<<std::endl;
         }
        catch(cv_bridge::Exception& e)  //异常处理
        {
            ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
            return;
        }     
      //   // 获取ROS时间戳并生成文件名
      //  std::string filename =std::to_string(msg->header.stamp.toNSec()) + ".jpg";
       
      // // 保存图像到文件
      //  cv::imwrite(filename, cv_ptr->image);
      // ROS_INFO_STREAM("Saved image to " << filename);     
        
}
 
int main(int argc, char** argv)
{
  ros::init(argc, argv, "msg2img2");
  ros::NodeHandle nh_;
  ros::Subscriber image_sub_ = nh_.subscribe("/tztek/camera0",1, imageCallback);///middle/pylon_camera_node/image_raw/compressed
  
  ros::spin();
  return 0;
}