ROS之face recongination（cbo_peopel_detection）

2022-11-26 07:25:41

一准备

Ros的cbo_people_detection网站http://wiki.ros.org/cob_people_detection

某网站来自Amir：http://edu.gaitech.hk/turtlebot/openKinect-turtlebot.html

作者github：https://github.com/ipa320/cob_people_perception/tree/indigo_dev 可以问答并寻找关闭的问题

二安装

安装驱动

注意最后一个才是我们的摄像机Kinect要用的！！！！

sudo apt-get install ros-indigo-openni-*ros-indigo-openni2-* \ros-indigo-freenect-*

安装cbo_people_detection包

cd && mkdir -p catkin_ws/src&& cd catkin_ws/src && catkin_init_workspace && cd ..

catkin_make && cd src

git clonehttps://github.com/ipa-rmb/cob_people_perception.git

git clonehttps://github.com/ipa-rmb/cob_perception_common.git

cd .. && source devel/setup.bash
rosdep install --from-path src/ -y -i
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE="Release"

rosdep install --from-path src/ -y –i这句出错没事

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE="Release"改成catkin_make似乎也ok。

三开始运行cbo_people_detection

检测Kinect摄像头

如果只有

而没有Camera说明电流也许不够（也许大概是电流吧），反正下面的智障导致我好几天没有进度。下面的估计坏了。

运行roscore

（可以用rqt来检测图像了，看图形了，rqt是ros自带的一个模拟器）(有时候犯抽，看不到，机器人导航照样可以，过几天又可以了，扯淡，玄学玄学)

运行Kinect驱动

警告什么的不要管

运行人脸识别主程序（包含服务器）

会加载一大堆参数，以后想改可以改

这是已加载的人脸模型。

摄像机会延迟一会打开。

四人脸识别训练

rosrun cob_people_detectionpeople_detection_client

参见官网

l 1.添加人脸识别图片，没名就新建，重名就加入（自动或手动）

l 2.更新人脸数据库条目（人脸的集合的名字）

l 3.删除数据库

l 4.加载人脸模型，会清零现有的人脸模型，要把更新的和要用人脸集合的加上（不知去不区分大小写？？）

l 5.打开传感器网关？？？

l 6.得到人脸识别，会强制打开传感器网管，并打开一个topic来传结果

执行的结果主程序那边会有反应，那边是服务器端，这边只是训练用的客户端。

五得到人脸识别的值

rostopic echo/detection_tracker/face_position_array

没有符合的脸的返回值

---

header:

  seq: 9031

  stamp:

    secs: 1494850302

    nsecs: 287560288

  frame_id: camera_rgb_optical_frame

detections: []

---

Face识别的返回值

header:

  seq: 525

  stamp:

    secs: 1494753634

    nsecs: 666978723

  frame_id: camera_rgb_optical_frame

detections:

  -

    header:

      seq: 525

      stamp:

        secs: 1494753634

        nsecs: 666978723

      frame_id: camera_rgb_optical_frame

    label: ssy

    id: 0

    detector: face

    score: 0.0

    mask:

      roi:

        x: 207

        y: 68

        width: 131

        height: 131

      mask:

        header:

          seq: 0

          stamp:

            secs: 0

            nsecs: 0

          frame_id: ''

        height: 0

        width: 0

        encoding: ''

        is_bigendian: 0

        step: 0

        data: []

    pose:

      header:

        seq: 468

        stamp:

          secs: 1494753621

          nsecs: 886631020

        frame_id: camera_rgb_optical_frame

      pose:

        position:

          x: -0.0529285743833

          y: -0.118671439588

          z: 0.585000038147

        orientation:

          x: 0.0

          y: 0.0

          z: 0.0

          w: 1.0

    bounding_box_lwh:

      x: 0.0

      y: 0.0

      z: 0.0

---

Head识别的返回值

---

header:

  seq: 266

  stamp:

    secs: 1494753576

    nsecs: 404708677

  frame_id: camera_rgb_optical_frame

detections:

  -

    header:

      seq: 266

      stamp:

        secs: 1494753576

        nsecs: 404708677

      frame_id: camera_rgb_optical_frame

    label: ssy

    id: 0

    detector: head

    score: 0.0

    mask:

      roi:

        x: 145

        y: 46

        width: 291

        height: 291

      mask:

        header:

          seq: 0

          stamp:

            secs: 0

            nsecs: 0

          frame_id: ''

        height: 0

        width: 0

        encoding: ''

        is_bigendian: 0

        step: 0

        data: []

    pose:

      header:

        seq: 7

        stamp:

          secs: 1494753518

          nsecs: 708872874

        frame_id: camera_rgb_optical_frame

      pose:

        position:

          x: -0.0262971445918

          y: -0.0432342886925

          z: 0.468000024557

        orientation:

          x: 0.0

          y: 0.0

          z: 0.0

          w: 1.0

    bounding_box_lwh:

      x: 0.0

      y: 0.0

      z: 0.0

---