保存rosbag中的图像与点云数据,输出为png pcd mp4文件

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了保存rosbag中的图像与点云数据,输出为png pcd mp4文件。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.保存图像数据

使用 image_view image_saver

打开一个终端输入以下指令

rosrun image_view image_saver image:=/usb_cam/image_raw  _filename_format:= "%04i.png" _encoding:=bgr8

参数分别为:图像的topic、文件名(%04i是指4位数的数字)、文件的编码 32FC1bgr8

然后再起一个终端播放需要保持的图像数据对应的bag文件。

 注意:png文件保存的路径为终端的当前路径。

rosbag保存为点云数据,ROS,机器人环境感知,机器人

2.pcd保存

激光雷达数据保存为pcd格式
使用 pcl_ros bag_to_pcd
参数分别为:rosbag的位置、激光雷达topic、保存到哪个文件夹

 rosrun pcl_ros bag_to_pcd BAG_DIR  /velodyne_points SAVE_DIR

BAG_DIR 为bag路径。 SAVE_DIR为保存路径

3.保存mp4文件

安装依赖:

sudo apt install ffmpeg

将 rosbag2video.py文件与bag文件放在同一路径下

 运行python脚本

python rosbag2video.py test.bag

rosbag2video.py  源码

#!/usr/bin/env python3

"""
rosbag2video.py
rosbag to video file conversion tool
by Abel Gabor 2019
baquatelle@gmail.com
requirements:
sudo apt install python3-roslib python3-sensor-msgs python3-opencv ffmpeg
based on the tool by Maximilian Laiacker 2016
post@mlaiacker.de"""

import roslib
#roslib.load_manifest('rosbag')
import rospy
import rosbag
import sys, getopt
import os
from sensor_msgs.msg import CompressedImage
from sensor_msgs.msg import Image
import cv2

import numpy as np

import shlex, subprocess

MJPEG_VIDEO = 1
RAWIMAGE_VIDEO = 2
VIDEO_CONVERTER_TO_USE = "ffmpeg" # or you may want to use "avconv"

def print_help():
    print('rosbag2video.py [--fps 25] [--rate 1] [-o outputfile] [-v] [-s] [-t topic] bagfile1 [bagfile2] ...')
    print()
    print('Converts image sequence(s) in ros bag file(s) to video file(s) with fixed frame rate using',VIDEO_CONVERTER_TO_USE)
    print(VIDEO_CONVERTER_TO_USE,'needs to be installed!')
    print()
    print('--fps   Sets FPS value that is passed to',VIDEO_CONVERTER_TO_USE)
    print('        Default is 25.')
    print('-h      Displays this help.')
    print('--ofile (-o) sets output file name.')
    print('        If no output file name (-o) is given the filename \'<prefix><topic>.mp4\' is used and default output codec is h264.')
    print('        Multiple image topics are supported only when -o option is _not_ used.')
    print('        ',VIDEO_CONVERTER_TO_USE,' will guess the format according to given extension.')
    print('        Compressed and raw image messages are supported with mono8 and bgr8/rgb8/bggr8/rggb8 formats.')
    print('--rate  (-r) You may slow down or speed up the video.')
    print('        Default is 1.0, that keeps the original speed.')
    print('-s      Shows each and every image extracted from the rosbag file (cv_bride is needed).')
    print('--topic (-t) Only the images from topic "topic" are used for the video output.')
    print('-v      Verbose messages are displayed.')
    print('--prefix (-p) set a output file name prefix othervise \'bagfile1\' is used (if -o is not set).')
    print('--start Optional start time in seconds.')
    print('--end   Optional end time in seconds.')



class RosVideoWriter():
    def __init__(self, fps=25.0, rate=1.0, topic="", output_filename ="", display= False, verbose = False, start = rospy.Time(0), end = rospy.Time(sys.maxsize)):
        self.opt_topic = topic
        self.opt_out_file = output_filename
        self.opt_verbose = verbose
        self.opt_display_images = display
        self.opt_start = start
        self.opt_end = end
        self.rate = rate
        self.fps = fps
        self.opt_prefix= None
        self.t_first={}
        self.t_file={}
        self.t_video={}
        self.p_avconv = {}

    def parseArgs(self, args):
        opts, opt_files = getopt.getopt(args,"hsvr:o:t:p:",["fps=","rate=","ofile=","topic=","start=","end=","prefix="])
        for opt, arg in opts:
            if opt == '-h':
                print_help()
                sys.exit(0)
            elif opt == '-s':
                self.opt_display_images = True
            elif opt == '-v':
                self.opt_verbose = True
            elif opt in ("--fps"):
                self.fps = float(arg)
            elif opt in ("-r", "--rate"):
                self.rate = float(arg)
            elif opt in ("-o", "--ofile"):
                self.opt_out_file = arg
            elif opt in ("-t", "--topic"):
                self.opt_topic = arg
            elif opt in ("-p", "--prefix"):
                self.opt_prefix = arg
            elif opt in ("--start"):
                self.opt_start = rospy.Time(int(arg))
                if(self.opt_verbose):
                    print("starting at",self.opt_start.to_sec())
            elif opt in ("--end"):
                self.opt_end = rospy.Time(int(arg))
                if(self.opt_verbose):
                    print("ending at",self.opt_end.to_sec())
            else:
                print("opz:", opt,'arg:', arg)

        if (self.fps<=0):
            print("invalid fps", self.fps)
            self.fps = 1

        if (self.rate<=0):
            print("invalid rate", self.rate)
            self.rate = 1

        if(self.opt_verbose):
            print("using ",self.fps," FPS")
        return opt_files


    # filter messages using type or only the opic we whant from the 'topic' argument
    def filter_image_msgs(self, topic, datatype, md5sum, msg_def, header):
        if(datatype=="sensor_msgs/CompressedImage"):
            if (self.opt_topic != "" and self.opt_topic == topic) or self.opt_topic == "":
                print("############# COMPRESSED IMAGE  ######################")
                print(topic,' with datatype:', str(datatype))
                print()
                return True;

        if(datatype=="theora_image_transport/Packet"):
            if (self.opt_topic != "" and self.opt_topic == topic) or self.opt_topic == "":
                print(topic,' with datatype:', str(datatype))
                print('!!! theora is not supported, sorry !!!')
                return False;

        if(datatype=="sensor_msgs/Image"):
            if (self.opt_topic != "" and self.opt_topic == topic) or self.opt_topic == "":
                print("############# UNCOMPRESSED IMAGE ######################")
                print(topic,' with datatype:', str(datatype))
                print()
                return True;

        return False;


    def write_output_video(self, msg, topic, t, video_fmt, pix_fmt = ""):
        # no data in this topic
        if len(msg.data) == 0 :
            return
        # initiate data for this topic
        if not topic in self.t_first :
            self.t_first[topic] = t # timestamp of first image for this topic
            self.t_video[topic] = 0
            self.t_file[topic] = 0
        # if multiple streams of images will start at different times the resulting video files will not be in sync
        # current offset time we are in the bag file
        self.t_file[topic] = (t-self.t_first[topic]).to_sec()
        # fill video file up with images until we reache the current offset from the beginning of the bag file
        while self.t_video[topic] < self.t_file[topic]/self.rate :
            if not topic in self.p_avconv:
                # we have to start a new process for this topic
                if self.opt_verbose :
                    print("Initializing pipe for topic", topic, "at time", t.to_sec())
                if self.opt_out_file=="":
                    out_file = self.opt_prefix + str(topic).replace("/", "_")+".mp4"
                else:
                    out_file = self.opt_out_file

                if self.opt_verbose :
                    print("Using output file ", out_file, " for topic ", topic, ".")

                if video_fmt == MJPEG_VIDEO :
                    cmd = [VIDEO_CONVERTER_TO_USE, '-v', '1', '-stats', '-r',str(self.fps),'-c','mjpeg','-f','mjpeg','-i','-','-an',out_file]
                    self.p_avconv[topic] = subprocess.Popen(cmd, stdin=subprocess.PIPE)
                    if self.opt_verbose :
                        print("Using command line:")
                        print(cmd)
                elif video_fmt == RAWIMAGE_VIDEO :
                    size = str(msg.width)+"x"+str(msg.height)
                    cmd = [VIDEO_CONVERTER_TO_USE, '-v', '1', '-stats','-r',str(self.fps),'-f','rawvideo','-s',size,'-pix_fmt', pix_fmt,'-i','-','-an',out_file]
                    self.p_avconv[topic] = subprocess.Popen(cmd, stdin=subprocess.PIPE)
                    if self.opt_verbose :
                        print("Using command line:")
                        print(cmd)

                else :
                    print("Script error, unknown value for argument video_fmt in function write_output_video.")
                    exit(1)
            # send data to ffmpeg process pipe
            self.p_avconv[topic].stdin.write(msg.data)
            # next frame time
            self.t_video[topic] += 1.0/self.fps

    def addBag(self, filename):
        if self.opt_display_images:
            from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
            bridge = CvBridge()
            cv_image = []

        if self.opt_verbose :
            print("Bagfile: {}".format(filename))

        if not self.opt_prefix:
            # create the output in the same folder and name as the bag file minu '.bag'
            self.opt_prefix = bagfile[:-4]

        #Go through the bag file
        bag = rosbag.Bag(filename)
        if self.opt_verbose :
            print("Bag opened.")
        # loop over all topics
        for topic, msg, t in bag.read_messages(connection_filter=self.filter_image_msgs, start_time=self.opt_start, end_time=self.opt_end):
            try:
                if msg.format.find("jpeg")!=-1 :
                    if msg.format.find("8")!=-1 and (msg.format.find("rgb")!=-1 or msg.format.find("bgr")!=-1 or msg.format.find("bgra")!=-1 ):
                        if self.opt_display_images:
                            np_arr = np.fromstring(msg.data, np.uint8)
                            cv_image = cv2.imdecode(np_arr, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
                        self.write_output_video( msg, topic, t, MJPEG_VIDEO )
                    elif msg.format.find("mono8")!=-1 :
                        if self.opt_display_images:
                            np_arr = np.fromstring(msg.data, np.uint8)
                            cv_image = cv2.imdecode(np_arr, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
                        self.write_output_video( msg, topic, t, MJPEG_VIDEO )
                    elif msg.format.find("16UC1")!=-1 :
                        if self.opt_display_images:
                            np_arr = np.fromstring(msg.data, np.uint16)
                            cv_image = cv2.imdecode(np_arr, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
                        self.write_output_video( msg, topic, t, MJPEG_VIDEO )
                    else:
                        print('unsupported jpeg format:', msg.format, '.', topic)

            # has no attribute 'format'
            except AttributeError:
                try:
                        pix_fmt=None
                        if msg.encoding.find("mono8")!=-1 or msg.encoding.find("8UC1")!=-1:
                            pix_fmt = "gray"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")

                        elif msg.encoding.find("bgra")!=-1 :
                            pix_fmt = "bgra"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")

                        elif msg.encoding.find("bgr8")!=-1 :
                            pix_fmt = "bgr24"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
                        elif msg.encoding.find("bggr8")!=-1 :
                            pix_fmt = "bayer_bggr8"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bayer_bggr8")
                        elif msg.encoding.find("rggb8")!=-1 :
                            pix_fmt = "bayer_rggb8"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bayer_rggb8")
                        elif msg.encoding.find("rgb8")!=-1 :
                            pix_fmt = "rgb24"
                            if self.opt_display_images:
                                cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
                        elif msg.encoding.find("16UC1")!=-1 :
                            pix_fmt = "gray16le"
                        else:
                            print('unsupported encoding:', msg.encoding, topic)
                            #exit(1)
                        if pix_fmt:
                            self.write_output_video( msg, topic, t, RAWIMAGE_VIDEO, pix_fmt )

                except AttributeError:
                    # maybe theora packet
                    # theora not supported
                    if self.opt_verbose :
                        print("Could not handle this format. Maybe thoera packet? theora is not supported.")
                    pass
            if self.opt_display_images:
                cv2.imshow(topic, cv_image)
                key=cv2.waitKey(1)
                if key==1048603:
                    exit(1)
        if self.p_avconv == {}:
            print("No image topics found in bag:", filename)
        bag.close()



if __name__ == '__main__':
    #print()
    #print('rosbag2video, by Maximilian Laiacker 2020 and Abel Gabor 2019')
    #print()

    if len(sys.argv) < 2:
        print('Please specify ros bag file(s)!')
        print_help()
        sys.exit(1)
    else :
        videowriter = RosVideoWriter()
        try:
            opt_files = videowriter.parseArgs(sys.argv[1:])
        except getopt.GetoptError:
            print_help()
            sys.exit(2)


    # loop over all files
    for files in range(0,len(opt_files)):
        #First arg is the bag to look at
        bagfile = opt_files[files]
        videowriter.addBag(bagfile)
    print("finished")

4. mp4 视频转ros消息

将视频转成ROS格式 .bag格式包 python实现_轮子去哪儿了的博客-CSDN博客_如果将视频转为bag

参考链接:

rosbag保存 pcd和image_rosbag 保存图像_hhz_999的博客-CSDN博客

【ROS学习】 rosbag 转化为 mp4 格式视频_wongHome的博客-CSDN博客_mp4转rosbag文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-798702.html

到了这里,关于保存rosbag中的图像与点云数据,输出为png pcd mp4文件的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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    PCL(Point Cloud Library) 提供了多种方法来保存点云数据为 PCD 文件,具体使用

    2024年02月10日
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  • Ubuntu18.04:ORB-SLAM3使用数据集构建地图和保存点云地图

    在前一篇文章的Ubuntu18.04版本下配置ORB-SLAM3和数据集测试方法中,Ubuntu18.04的系统下成功配置完成了ORB-SLAM3,在ORB_SLAM3目录下输入命令: 即可在线构建地图,但是即使程序运行完成,也看不见地图文件,它在哪里? 原因:ORB-SLAM3并不会自己保存构建的点云地图文件。 若是想要

    2024年02月09日
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  • 使用python绘制3D图,并保存没有背景的png格式

    使用plt.savefig()保存图像,其中参数transparent=True,这个设置会让坐标轴,以及图像补丁(也就是alpha为0的位置)都变为透明;bbox_inches和pad_inches的设置是为了保存图像时删除图像的白边。 效果如下: 简单曲面: 凸面: 默认凹面画法:

    2024年02月04日
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  • 3D目标检测数据集 KITTI(标签格式解析、点云转图像、点云转BEV)

    本文介绍在3D目标检测中,理解和使用KITTI 数据集,包括KITTI 的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等,并配有实现代码。 目录  1、KITTI数据集3D框可视化 2、KITTI 3D数据集 3、下载数据集 4、标签格式 5、标定参数解析 6、点云数据--投

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • 16bit深度图保存方式:opencv png格式和numpy npy格式对比

    通过激光雷达或深度估计得到的深度图一般为float32或float64类型数据,具有超大量数据,保存为常见的jpg格式图像(uint8:80-255)时则会损失数据精度,如果保存为.npy文件时则文件大小过大(eg:1280*1920大小的深度数组保存后所占空间为37.5Mb),因此需要处理下数据再进行保存

    2024年02月12日
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  • 【完整教程】在win10平台下使用d435i深度相机读取数据并保存到本地,以便进行后续3D点云处理

    进入网址:RealSense SDK 2.0 直接拉到网站最下端,在Asset下可以看到很多exe可执行软件,由于我的电脑是win10,所以选择第三个。说句题外话,鄙人曾经考英语六级时记得Asset专门指不动资产,没错,就是房子! 下载完成后文件夹内有如下图所示软件,直接安装即可。 安装完成

    2024年02月02日
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