使用 Python 从 ROS Bag 中提取图像：详解与实现
在机器人应用中，ROS (Robot Operating System) 是一个常见的框架。ROS Bag（rosbag）是 ROS 中用于记录和回放数据流（例如传感器数据、话题消息等）的一种强大工具。有时，我们需要将存储在 rosbag 文件中的图像数据提取并保存为图像文件以便进一步分析或处理。本文将介绍如何编写一个 Python 脚本，从 rosbag 文件中提取图像并保存为 PNG 文件。
功能概述
该脚本的主要功能包括：
- 读取指定的 ROS Bag 文件。
- 从指定的话题（Topic）中提取图像数据。
- 使用 OpenCV 将图像保存为 PNG 格式文件。
- 提供灵活的命令行参数，支持不同的输入文件、输出目录和话题。
注意：
如果ROS Bag中的图像数据为sensor_msgs/CompressedImage通过以下方式先转换为sensor_msgs/Image，重新录制一个Bag
rosrun image_transport republish compressed in:=/camera/color/image_raw raw out:=/camera/color/image_raw
脚本实现
下面是完整的 Python 脚本代码：
1. 普通RGB（sensor_msgs/Image）图像
#!/usr/bin/env python3
import argparse
import cv2
import os
import rosbag
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridgedef extract_images_from_bag(bag_file, output_dir, image_topic):# 打开rosbag文件bag = rosbag.Bag(bag_file, 'r')bridge = CvBridge()count = 0# 读取指定话题的消息for topic, msg, t in bag.read_messages(topics=[image_topic]):try:# 将ROS消息转换为OpenCV图像cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8')except Exception as e:print(f"Error converting image: {e}")continue# 保存为图像文件image_filename = os.path.join(output_dir, f"frame_{count:06d}.png")cv2.imwrite(image_filename, cv_image)count += 1print(f"Image {count} saved to {image_filename}")# 关闭rosbag文件bag.close()print(f"Processed {count} images.")def main():# 使用argparse处理命令行参数parser = argparse.ArgumentParser(description="Extract images from a rosbag and save them as files.")parser.add_argument("bag_file", help="The rosbag file to extract images from")parser.add_argument("output_dir", help="Directory to save the extracted images")parser.add_argument("image_topic", help="Image topic to subscribe to")args = parser.parse_args()# 确保输出目录存在if not os.path.exists(args.output_dir):os.makedirs(args.output_dir)# 从rosbag中提取图像extract_images_from_bag(args.bag_file, args.output_dir, args.image_topic)if __name__ == '__main__':main()
2. 8UC3红外图像
#!/usr/bin/env python3
import argparse
import cv2
import os
import rosbag
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridgedef extract_images_from_bag(bag_file, output_dir, image_topic):# 打开rosbag文件bag = rosbag.Bag(bag_file, 'r')bridge = CvBridge()count = 0# 读取指定话题的消息for topic, msg, t in bag.read_messages(topics=[image_topic]):try:# 检查图像的编码格式if msg.encoding == '8UC3':# 直接转换为OpenCV图像cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='passthrough')else:# 转换为指定的颜色编码（例如 'bgr8'）cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8')except Exception as e:print(f"Error converting image: {e}")continue# 保存为图像文件image_filename = os.path.join(output_dir, f"frame_{count:06d}.png")cv2.imwrite(image_filename, cv_image)count += 1print(f"Image {count} saved to {image_filename}")# 关闭rosbag文件bag.close()print(f"Processed {count} images.")def main():# 使用argparse处理命令行参数parser = argparse.ArgumentParser(description="Extract images from a rosbag and save them as files.")parser.add_argument("bag_file", help="The rosbag file to extract images from")parser.add_argument("output_dir", help="Directory to save the extracted images")parser.add_argument("image_topic", help="Image topic to subscribe to")args = parser.parse_args()# 确保输出目录存在if not os.path.exists(args.output_dir):os.makedirs(args.output_dir)# 从rosbag中提取图像extract_images_from_bag(args.bag_file, args.output_dir, args.image_topic)if __name__ == '__main__':main()
脚本讲解
1. 依赖库
该脚本依赖以下库：
rosbag：用于读取 ROS Bag 文件。cv_bridge：将 ROS 的图像消息转换为 OpenCV 格式。cv2：OpenCV 的核心库，用于图像处理和文件保存。argparse：用于解析命令行参数。
安装依赖库
在运行脚本前，需要确保已安装这些依赖项。以下是安装命令：
pip install opencv-python
sudo apt install python3-rosbag python3-cv-bridge
脚本功能详解
2. 主要功能模块
2.1 从 ROS Bag 中提取图像
extract_images_from_bag 函数是脚本的核心部分，主要完成以下任务：
-
读取 Bag 文件
使用rosbag.Bag打开指定的 ROS Bag 文件以便提取数据。 -
遍历消息
使用bag.read_messages遍历指定话题中的所有消息。 -
转换图像
借助cv_bridge将 ROS 格式的图像消息（sensor_msgs/Image）转换为 OpenCV 格式的图像数据。 -
保存图像
使用cv2.imwrite将提取的图像保存为 PNG 文件，文件名格式为frame_000001.png、frame_000002.png等。
2.2 命令行参数解析
该脚本使用 argparse 支持灵活的命令行参数配置，支持以下参数：
bag_file：输入的 ROS Bag 文件路径。output_dir：指定提取图像保存的目标目录。image_topic：ROS 话题名称，用于指定需要提取图像的话题。
通过这些参数，用户可以灵活配置脚本，处理不同的输入文件、输出路径和图像来源话题。
2.3 确保目录存在
为了确保图像可以正确保存，脚本在保存图像之前会检查目标输出目录是否存在：
- 如果目录不存在，则使用
os.makedirs自动创建。 - 避免因缺少目录导致的保存失败。
3. 运行脚本
使用以下命令运行脚本：
python3 extract_images.py <bag_file> <output_dir> <image_topic>
示例
假设
- ROS Bag 文件名：
data.bag - 输出目录：
output - 图像话题名称：
/camera/image_raw
运行脚本的命令
在终端中运行以下命令：
python3 extract_images.py data.bag output /camera/image_raw
输出结果
脚本运行后将执行以下操作：
1. 从指定的话题中提取图像数据：
脚本会读取 ROS Bag 文件中的图像数据，并从指定的话题（例如 /camera/image_raw）中提取图像消息。
2. 保存图像到指定的输出目录：
提取的图像会以 PNG 格式保存在 output 目录中，用户可以通过该目录查看保存的图像文件。
3. 文件命名格式：
图像文件将按照顺序命名为 frame_000001.png、frame_000002.png 等。例如，如果提取了 100 张图像，则会生成文件 frame_000001.png 到 frame_000100.png。
4. 终端输出进度：
每提取一张图像，脚本会在终端输出其保存路径。完成后，还会显示总共提取并保存了多少张图像。
示例输出
Image 1 saved to output/frame_000001.png
Image 2 saved to output/frame_000002.png
Image 3 saved to output/frame_000003.png
...
Processed 100 images.
脚本运行完成后，用户可以在 output 目录中找到所有提取的图像文件。