3.8 图像可视化
在ROS系统中，我们可以创建一个节点，在节点中展示来自即插即用摄像头的图像。这是一个复杂数据主题的例子，这些数据可以使用特殊工具更好地可视化或分析。你只需要一个摄像头来完成这些，例如你笔记本上的webcam。在example8节点中，通过调用OpenCV库实现一段基本的摄像头捕捉程序，然后在ROS中将采集到的cv::Mat图像转换到ROS图像，这样就可以在主题中发布了。这个节点会在/camera主题里发布图像帧。
我们仅会使用launch文件运行节点并进行图像捕捉和发布工作。节点中的代码对于读者来说可能很陌生，但是在下面的章节中，我们将会介绍如何在ROS中使用摄像头和图像，到时候再回来看这些代码，你就会完全理解节点的工作原理和每行代码的含义：
一旦节点运行起来，我们就能够列出主题列表（rostopic list），并查看是否包含/camera 主题。查看是否正确捕捉到图像有一个简单直接的方法，使用rostopic hz /camera语句查看在主题中收到的图像更新频率是多少。频率通常是30Hz，如下图所示：
显示单一图片
想要查看一张图像，我们不能直接使用rostopic echo /camera命令，因为这会使用文本格式输出图片的信息，数据量会非常巨大，不可能进行任何有效的分析。因此，我们会调用下面的命令：
这里使用了image_view节点，在窗口中展示了给定主题（使用image参数）的图像，如下图所示。这样我们就能简单直接地显示在主题内发布的每一幅图像或帧，即使数据来自网络也可以实现。你可以通过在窗口中点击右边的按钮将当前帧保存在硬盘里，通常会存在home目录下或者~/.ros目录下。
ROS hydro还有rqt_image_view，支持在一个窗口查看多个图像，但不允许点击右边按钮保存图像。我们可以在GUI上手动选择图像主题或使用image_view：
前面命令结果如右图所示：
ROS提供了一个基于OpenCV校准API的摄像头校准界面。我们将在第5章介绍如何使用摄像头，包括单目和双目摄像头以及ROS图像管道（image_proc和stereo_image_proc）相关内容，这些能修正摄像头图像失真、计算双目摄像头深度差异，并得到一个点云。
