博客转载自: https://blog.csdn.net/u012706484/article/details/78495896 rosbag常见的使用参数和配置 1.查看.bag中包含的信息 : rosbag info 2.0回放.bag中包含的信息: rosbag play 2.1以某一频率发布消息 : rosbag play -r 2 2.2从某一时间节点开始发布消息 : rosbag play -s 2 3.1记录所有topic信息: rosbag record -a 3.2记录部分信息

从ROS bag文件中提取图像 创建launch文件,如下: export.launch <launch> <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" args="-d 2 $(find image_view)/test.bag"/> <node name="extract" pkg="image_view" t

近期在接触Ros的时候遇到了一些问题,如何将rosbag中的信息提取出来进行进一步处理呢? 如三维点位置信息,视频信息(如果有的话)等等. 我采用的是MATLAB 读取bag信息 filepath=fullfile('F:','Leon Files','MH_01_easy.bag') bag=rosbag(filepath) 对matlab中读取文件不熟悉的朋友可以参考我之前看到的一片不错的博文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_632947d60102uxo4.

这个首先并不是我一边做实验一遍记录的,而是我做完成以后才想起来做个分享的,所以中途遇到的很多问题,并没有来得及记录下来,现在写的这些都是后话了 首先呢!我们不需要在ROS下写halcon的程序也是可以主要就是要添加halcon 的库而已,但是我也是找了很长时间,发现其实是有国外的大牛做的类似与cv_bridge的开发包, 所以也是有halcon_bridge 的开发包 asr_halcon_bridge This package is used to convert between image-

跑数据集或者使用不同传感器时,难免会遇到需要修改topic名称的时候,此时可以有两种做法. 一.直接修改源码.如果有launch文件,则修改launch文件对应的topic 二.直接进行remap操作 一个是利用rosbag节点运行的时候, 将发布的主题进行修改. 另一个则是这roslaunch文件中进行修改. 下面利用两种不同的方式将/image_raw‘映射到/camera/image_raw. 1. rosbag remap rosbag play ros.bag /image_raw:=

github地址https://github.com/ngunauj/facedetection 熟悉ros环境.ubuntu16.04 + ros kinetic版本.使用笔记本自带摄像头,完成人脸的实时检测.代码可能会更改,具体以github上的代码为主. camera_subscribe.cpp 订阅camera发出的图片信息,然后对Mat 类型的图片进行每一帧图片的人脸检测,人脸检测代码参考opencv的开源代码. /* *********************************

overview ROS (Robot Operating System, 机器人操作系统) 提供一系列程序库和工具以帮助软件开发者创建机器人应用软件.它提供了硬件抽象.设备驱动.函数库.可视化工具.消息传递和软件包管理等诸多功能. rosbag 记录深度相机数据 rosbag package提供了一个命令行工具以及cpp类和python的API, rosbag使用命令行能够:录制,从包重新发布,获取包的概括信息,检查包的消息类型,使用Python表达式过滤包中信息,压缩解压缩包,重新索引包.

Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

This is an incomplete list of datasets which were captured using a Kinect or similar devices. I initially began it to keep track of semantically labelled datasets, but I have now also included some camera tracking and object pose estimation datasets.

..bag文件转.txt 将file_name.bag文件中topic_name话题的消息转换到Txt_name.txt文件中: rostopic echo -b file_name.bag -p /topic_name > Txt_name.txt .rosbag remap rosbag play ros.bag /image_raw:=/camera/image_raw 3.使用rxplot画时间趋势曲线在ROS系统中,标量数据可以根据消息中提供的时间戳作为时间序列绘制图形.运行可以发布话

话题录制: 录制所有发布出来的话题,此时默认将话题保存在一个以当时时间戳命名的文件夹中:   $ rosbag record -a1 录制指定话题:   $ rosbag record /topic1 /topic121   话题回放: 基本功能:   $ rosbag play <your bagfile name>1 等待一定时间之后发布bag文件中的内容   $ rosbag play <your bagfile name> -d <delay time>1 按一

本文发布于 2020-12-27,很可能已经过时 fashion_mnist 计算准确率.召回率.F1值 1.定义 首先需要明确几个概念: 假设某次预测结果统计为下图: 那么各个指标的计算方法为: A类的准确率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即预测为A的结果中,真正为A的比例 A类的召回率:TP1/(TP1+FP1+FP2+FP3+FP4) 即实际上所有为A的样例中,能预测出来多少个A(的比例) A类的F1值:(准确率*召回率*2)/(准确率+召回率) 实际上我们在训练

bag文件是ROS常用的数据存储格式,因此要从bag文件中提取数据就需要了解一点ROS的背景知识. 1. 什么是ROS及其优势 ROS全称Robot Operating System,是BSD-licensed系统用于从PC上控制机器人组件.ROS系统由一系列的独立node组成,彼此间通过publish/subscribe消息传递模式相互沟通.比如某个传感器驱动由某个node执行,将该传感器数据用message stream的形式publish,而这些message则可以在数据处理或者日志节点被

1.验证自己的bag cartographer ROS提供了一个工具cartographer_rosbag_validate来自动分析包中的数据.在尝试调试cartographer之前运行这个工具. 操作方式: cartographer_rosbag_validate -bag_filename your_bag.bag 2.创建一个.lua配置文件 cartographer非常灵活且可以配置用于任何机器人上.机器人配置读取来自于一个options的数据结构,该数据结构必须定义在一个Lua脚本里

Bags are typically created by a tool like rosbag They store the serialized message data in a file as it is received http://pr.willowgarage.com/ 这里可以下载bag 使用bag文件作为静态输入的时候,要考虑bag和当前电脑的时间不一致的问题 参考了这篇博客关于时间问题的设置 http://blog.csdn.net/akunainiannian/artic

注意在运行bag包,之前需要去执行source install_isolated/setup.bash 1.Deutsches Museum 下载并启动2D的backpack demo: wget -P ~/Downloads https://storage.googleapis.com/cartographer-public-data/bags/backpack_2d/cartographer_paper_deutsches_museum.bag roslaunch cartographer_

rosrun image_view image_view image:=[TOPIC] 注意:每次只能显示一个UI.不能在一条命令中订阅多个节点.

前言 借鉴来自RGB-D数据处理的两种方法-基于特征与基于整体的,同样可以考虑整个图片的匹配,而不是只考虑特征点的…… 一般这种稠密的方法需要很大的计算量,DTAM: Dense tracking and mapping in real-time 提出了利用GPU来加速运算的方法,Semi-dense Visual Odometry for a Monocular Camera通过半稠密的滤波有效地减少了运算时间,甚至在智能手机上实时实现了这个算法Semi-dense visual odomet

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任

ROS常用命令 打印ros环境变量 $ echo $ROS_PACKAGE_PATH 确认环境变量已经设置正确 export | grep ROS 环境变量设置文件 sudo gedit ./.bashrc 包含: source /opt/ros/indigo/setup.bash source ~/catkin_ws/devel/setup.bash 查看软件包列表和定位软件包 rospack list , rospack find package-name 输出当前运行的topic列表: r