話題接口的定義與使用

話題通信接口的定義也是類似的，繼續從之前的機器視覺案例中來衍生，我們想把服務換成話題，周期發布目標識別的位置，不管有沒有人需要。

運行效果

現在我們會運行三個節點：

第一個節點，將驅動相機并發布圖像話題，此時的話題數據使用的是ROS中標準定義的Image圖像消息；

第二個節點，會運行視覺識別功能，識別目標的位置，這個位置我們希望封裝成話題消息，發布出去，誰需要使用誰就來訂閱；

第三個節點，訂閱位置話題，打印到終端中。

啟動三個終端，分別運行以上節點：

$ ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe$ ros2 run learning_topic interface_object_pub$ ros2 run learning_topic interface_object_sub

接口定義

在這個例程中，我們使用ObjectPosition.msg定義了服務通信的接口：

learning_interface/msg/ObjectPosition.msg

int32 x      # 表示目標的X坐標int32 y      # 表示目標的Y坐標

話題消息的內容是一個位置，我們使用x、y坐標值進行描述。

完成定義后，還需要在功能包的CMakeLists.txt中配置編譯選項，讓編譯器在編譯過程中，根據接口定義，自動生成不同語言的代碼：

...find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}  "msg/ObjectPosition.msg")...

程序調用

我們在代碼中再來重點看下接口的使用方法。

發布者接口調用

learning_topic/interface_object_pub.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""@作者: 古月居@說明: ROS2接口示例-發布目標位置"""import rclpy                                       # ROS2 Python接口庫from rclpy.node import Node                        # ROS2 節點類from sensor_msgs.msg import Image                  # 圖像消息類型from cv_bridge import CvBridge                     # ROS與OpenCV圖像轉換類import cv2                                         # Opencv圖像處理庫import numpy as np                                 # Python數值計算庫from learning_interface.msg import ObjectPosition  # 自定義的目標位置消息lower_red = np.array([0, 90, 128])                 # 紅色的HSV閾值下限upper_red = np.array([180, 255, 255])              # 紅色的HSV閾值上限"""創建一個訂閱者節點"""class ImageSubscriber(Node):    def __init__(self, name):        super().__init__(name)                                  # ROS2節點父類初始化        self.sub = self.create_subscription(            Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10)     # 創建訂閱者對象（消息類型、話題名、訂閱者回調函數、隊列長度）        self.pub = self.create_publisher(            ObjectPosition, "object_position", 10)              # 創建發布者對象（消息類型、話題名、隊列長度）        self.cv_bridge = CvBridge()                             # 創建一個圖像轉換對象，用于OpenCV圖像與ROS的圖像消息的互相轉換        self.objectX = 0        self.objectY = 0       def object_detect(self, image):              hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)        # 圖像從BGR顏色模型轉換為HSV模型        mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red)   # 圖像二值化        contours, hierarchy = cv2.findContours(            mask_red, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)     # 圖像中輪廓檢測        for cnt in contours:                                    # 去除一些輪廓面積太小的噪聲            if cnt.shape[0] < 150:                continue            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)                # 得到蘋果所在輪廓的左上角xy像素坐標及輪廓范圍的寬和高            cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)  # 將蘋果的輪廓勾勒出來            cv2.circle(image, (int(x+w/2), int(y+h/2)), 5,      # 將蘋果的圖像中心點畫出來                       (0, 255, 0), -1)               self.objectX = int(x+w/2)            self.objectY = int(y+h/2)        cv2.imshow("object", image)                             # 使用OpenCV顯示處理后的圖像效果        cv2.waitKey(50)    def listener_callback(self, data):        self.get_logger().info('Receiving video frame')         # 輸出日志信息，提示已進入回調函數        image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8')      # 將ROS的圖像消息轉化成OpenCV圖像        position = ObjectPosition()        self.object_detect(image)                               # 蘋果檢測        position.x, position.y = int(self.objectX), int(self.objectY)        self.pub.publish(position)                              # 發布目標位置def main(args=None):                                        # ROS2節點主入口main函數    rclpy.init(args=args)                                   # ROS2 Python接口初始化    node = ImageSubscriber("topic_webcam_sub")              # 創建ROS2節點對象并進行初始化    rclpy.spin(node)                                        # 循環等待ROS2退出    node.destroy_node()                                     # 銷毀節點對象    rclpy.shutdown()                                        # 關閉ROS2 Python接口

訂閱者接口調用

learning_topic/interface_object_sub.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""@作者: 古月居@說明: ROS2接口示例-訂閱目標位置"""import rclpy                                       # ROS2 Python接口庫from rclpy.node   import Node                      # ROS2 節點類from std_msgs.msg import String                    # 字符串消息類型from learning_interface.msg import ObjectPosition  # 自定義的目標位置消息"""創建一個訂閱者節點"""class SubscriberNode(Node):    def __init__(self, name):        super().__init__(name)                                                # ROS2節點父類初始化        self.sub = self.create_subscription(            ObjectPosition, "/object_position", self.listener_callback, 10)   # 創建訂閱者對象（消息類型、話題名、訂閱者回調函數、隊列長度    def listener_callback(self, msg):                                         # 創建回調函數，執行收到話題消息后對數據的處理        self.get_logger().info('Target Position: "(%d, %d)"' % (msg.x, msg.y))# 輸出日志信息，提示訂閱收到的話題消息def main(args=None):                                 # ROS2節點主入口main函數    rclpy.init(args=args)                            # ROS2 Python接口初始化    node = SubscriberNode("interface_position_sub")  # 創建ROS2節點對象并進行初始化    rclpy.spin(node)                                 # 循環等待ROS2退出    node.destroy_node()                              # 銷毀節點對象    rclpy.shutdown()                                 # 關閉ROS2 Python接口

接口命令行操作

接口命令的常用操作如下：

$ ros2 interface list                    # 查看系統接口列表$ ros2 interface sh