注意：

  • 再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识

ubuntu版本：20.04
ros版本：noetic

课程回顾

ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(二)发布图片
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(三)发布点云数据
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(四)画出自己车子模型以及照相机视野
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(五)发布IMU数据
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(六)发布GPS数据
ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(七)下载图像标注资料并读取显示

1.数据分析

上一节，我们已经能把标注数据显示出来了，其中可以看到frame代表着第几帧图像的检测结果，如第零帧数据所示：

第零帧图像如下所示：

在第一帧的图像中我们可以从中看到有面包车、自行车和行人，在标注数据中也给我们展示出来了。bbox(left,top,right,bottom)分别是标注的四个顶点，有了这四个顶点的坐标，我们就可以画出物体2D的检测框。

2.数据处理

  • 去除DontCare标签的标注数据。
  • 将van，car，truck标签都转换成car标签。
    代码如下所示：
# 将dataframe的`van`，`car`，`truck`标签都转换成car标签。
data.loc[data.type.isin(['Van','Car','Truck']),'type'] = 'Car'
# 去除`DontCare`标签的标注数据。
data = data[data.type.isin(['Car','Cyclist','Pedestrian'])]
# 展示最新dataframe
data

数据处理结果如下图所示：

3.画出其中一个物体的检测框

获取其bbox(left,top,right,bottom)的各个值。

data.loc[2,['bbox_left','bbox_top','bbox_right','bbox_bottom']]
----
bbox_left      296.744956
bbox_top       161.752147
bbox_right     455.226042
bbox_bottom    292.372804
Name: 2, dtype: object

可以看到这样就可以把四个顶点的数据提取出来了，这时我们就可以绘制检测框了。

# 将四个顶点的坐标值转换为np格式
box = np.array(data.loc[2,['bbox_left','bbox_top','bbox_right','bbox_bottom']]) 
import cv2
# 读取第一帧图片
img = cv2.imread(BASE_PATH+"image_02/data/%010d.png"%0)
# 左上角顶点坐标
left_point = (int(box[0]),int(box[1]))
# 右下角顶点坐标
right_point = (int(box[2]),int(box[3]))
# 画出car的检测框，蓝色，2mm宽度
cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(255,0,0),2)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.1效果

最终效果如下所示：

4.画出所有2D检测框

上面已经获取到标注资料中的坐标点，并且能标注出其中的一件物体。但是我们的目标是把每一帧的所有能标注的物体都标注起来。
具体模块代码如下所示：

import cv2
# 一共有153帧
for i in range(153):
    # 读取每一帧的图片
    img = cv2.imread(BASE_PATH+"image_02/data/%010d.png"%i)
    # 获取每一帧的所有标注数据并且转化为numpy格式
    boxs = np.array(data.loc[data.frame.isin([i]),['type','bbox_left','bbox_top','bbox_right','bbox_bottom']])
    for box in boxs:
        left_point = (int(box[1]),int(box[2]))
        right_point = (int(box[3]),int(box[4]))
        # Car类型数据使用蓝色标注，Cyclist使用绿色标注，Pedestrian使用红色标注
        if box[0] == 'Car':
            cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(255,0,0),2)
        elif box[0] == 'Cyclist':
            cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(0,255,0),2)
        elif box[0] == 'Pedestrian':
            cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(0,0,255),2)
    cv2.imshow("img",img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.imwrite("img.png",img)
    cv2.destroyAllWindows()

4.1效果

可以按下任意按键进行下一帧图片的标注：

5.在Rviz中显示标注后的图片

由于我们已经使用Jupyter Notebook编写并且验证了效果。所以想要移植到ROS中是非常方便和简单的。

  • 1.首先我们需要获取图片标注数据，并对其做相应的处理，代码如下所示： 
    #----- 读取图片标注数据,并做相应的处理 -----#
def read_labelfile():
  data = pd.read_csv(os.path.join(BASE_PATH, "label_02/0000.txt"), header=None, sep=" ")
  data.columns = LABEL_NAME
  data.loc[data.type.isin(['Van','Car','Truck']),'type'] = 'Car'
  data = data[data.type.isin(['Car','Cyclist','Pedestrian'])]
  return data
  • 2.在main函数中调用获取dataframe
  • 3.直接修改publish_cam_fun函数，图像标注并且发布，代码如下所示： 
    #----- 相机数据发布函数 -----#
def publish_cam_fun(num,df,cam_pub):
  bridge = CvBridge()
  img = cv2.imread(os.path.join(BASE_PATH, "image_02/data/%010d.png"%num))
  boxs = np.array(df.loc[df.frame.isin([num]),['type','bbox_left','bbox_top','bbox_right','bbox_bottom']])
  for box in boxs:
      left_point = (int(box[1]),int(box[2]))
      right_point = (int(box[3]),int(box[4]))
      if box[0] == 'Car':
          cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(255,0,0),2)
      elif box[0] == 'Cyclist':
          cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(0,255,0),2)
      elif box[0] == 'Pedestrian':
          cv2.rectangle(img,left_point,right_point,(0,0,255),2)
  cam_pub.publish(bridge.cv2_to_imgmsg(img,"bgr8"))

    6.最终显示效果

结语

本文也是基于笔者的学习和使用经验总结的，主观性较强，如果有哪些不对的地方或者不明白的地方，欢迎评论区留言交流~

为了能和读者进一步讨论问题，建立了一个微信群，方便给大家解答问题，也可以一起讨论问题。
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