ROSのOpenCV_AppsとUSBカメラを使って始める画像処理

##目的
ROSのOpenCV_Appsを使って画像処理を実行する。OpenCV_Appsには、OpenCVの機能を使ったさまざまなノードがあり、その結果をROSトピックとして出力することができる。
OpenCV_Appsを使用すると、OpenCVのコードを書く必要がなくlaunchファイルを実行するだけで、必要なOpenCVの機能に対応する多くの機能を使うことができる。
ROSのlaunchファイルでパラメータを変更できるので、コンパイルせずにパラメータ最適化することも可能である。
ROSのUSBカメラからの画像データに、OpenCV_Appsをつなぐことで、画像処理を行う。

参考：http://wiki.ros.org/opencv_apps

##環境
Ubuntu-14.04.1(x64)
ROS:Indigo

##インストール
opencv-appsをapt-getでインストールする。

-ROS Indigoの場合

sudo apt-get install ros-indigo-opencv-apps 
sudo apt-get install ros-indigo-usb-cam

-ROS Kineticの場合

sudo apt-get install ros-kinetic-opencv-apps 
sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

###USBカメラ起動

以下のコマンドでUSBカメラを起動する

$ roscore
$ rosrun usb_cam usb_cam_node
$ rosrun image_view image_view image:=/usb_cam/image_raw

カメラが起動した後に、個々のlaunchファイルを起動すると、画像処理の結果が表示される。ROSで動作しているので、平行して起動して問題ない。

##エッジ抽出ノード集(Edge Detection Nodes)
###edge_detection
エッジ抽出を行うノード

roslaunch opencv_apps edge_detection.launch image:=/usb_cam/image_raw

###hough_lines
ハフ変換で直線検出を行うノード

roslaunch opencv_apps hough_lines.launch image:=/usb_cam/image_raw

###hough_circles
ハフ変換で円検出を行うノード

roslaunch opencv_apps hough_circles.launch image:=/usb_cam/image_raw

##構造解析ノード集(Structual Analysis Nodes)
###find_contours
輪郭検出を行うノード

roslaunch opencv_apps find_contours.launch image:=/usb_cam/image_raw

###convex_hull

凸包を行うノード

roslaunch opencv_apps convex_hull.launch image:=/usb_cam/image_raw

###general_contours

輪郭への楕円あてはめを行うノード

roslaunch opencv_apps general_contours.launch image:=/usb_cam/image_raw

###contour_moments

輪郭の動き検出を行うノード

roslaunch opencv_apps contour_moments.launch image:=/usb_cam/image_raw

##人間・顔検出ノード集(People/Face Detection Nodes)
###face_detection

Cascade分類による顔検出を行うノード

roslaunch opencv_apps face_detection.launch image:=/usb_cam/image_raw

###face_recognition

顔認識を行うノード
顔がだれの顔なのか、識別することができる。

roslaunch opencv_apps face_recognition.launch image:=/usb_cam/image_raw

###people_detect

HOG特徴量による人検出を行うノード

roslaunch opencv_apps people_detect.launch image:=/usb_cam/image_raw

##動作解析ノード集(Motion Analysis Nodes)
###goodfeature_track
特徴検出を行うノード

roslaunch opencv_apps goodfeature_track.launch image:=/usb_cam/image_raw

###camshift
CamShiftでの色検出を行うノード

roslaunch opencv_apps camshift.launch image:=/usb_cam/image_raw

###fback_flow
Gunnar Farneback のオプティカルフロー検出を行うノード

roslaunch opencv_apps fback_flow.launch image:=/usb_cam/image_raw

###lk_flow
Lucas-Kanade法のオプティカルフロー検出を行うノード

roslaunch opencv_apps lk_flow.launch image:=/usb_cam/image_raw

###phase_corr

周波数領域での位相のコリレーションの計算を行うノード

roslaunch opencv_apps phase_corr.launch image:=/usb_cam/image_raw

###simple_flow
simple_flow のオプティカルフロー検出を行うノード

roslaunch opencv_apps simple_flow.launch image:=/usb_cam/image_raw

##物体抽出ノード集(Object Segmentaion Nodes)
###segment_objects
単一物体の領域分割を行うノード

roslaunch opencv_apps segment_objects.launch image:=/usb_cam/image_raw

###watershed_segmentation

物体の領域分割を行うノード

roslaunch opencv_apps watershed_segmentation.launch image:=/usb_cam/image_raw

##画像フィルタノード集(Image Filter Nodes）
###rgb_color_filter
RGB色空間でマスクをかけるノード

roslaunch opencv_apps rgb_color_filter.launch image:=/usb_cam/image_raw

###hls_color_filter
HLS色空間でマスクをかけるノード

roslaunch opencv_apps hls_color_filter.launch image:=/usb_cam/image_raw

###hsv_color_filter
HSV色空間でマスクをかけるノード

roslaunch opencv_apps hsv_color_filter.launch image:=/usb_cam/image_raw

##roswikiに未掲載のもの

###corner_harris
harrisのコーナ検出

roslaunch opencv_apps corner_harris.launch image:=/usb_cam/image_raw

###adding_images
画像の合成

roslaunch opencv_apps adding_images.launch image1:=/usb_cam/image_raw image2:=/usb_cam/image_raw

###discrete_fourier_transform
FFT変換

roslaunch opencv_apps discrete_fourier_transform.launch image:=/usb_cam/image_raw

###smoothing
画像にsmoothing処理をいれる

roslaunch opencv_apps smoothing.launch image:=/usb_cam/image_raw

###threshold
閾値で領域抽出する。

roslaunch opencv_apps threshold.launch image:=/usb_cam/image_raw