ROS+Pytorch的联合使用示例（语义分割）

本篇根据 ROS图像的Deeplab v3+实时语义分割（ROS+Pytorch）进行踩坑记录，并附加一些对应操作的理解。（自觉有很多理解不到位的地方，若有大佬路过还请不吝赐教！）

首先，上面那篇文章写的非常好！代码也很nice，本文对其代码进行了稍微改动了一下，gitee地址

本代码主要针对ubuntu 18.04，ros-melodic版本；
ubuntu20.04的ros-noetic因为自带python3，有可能没这么麻烦。

其实在编译时需要做下面这些指定，意思是用anaconda的python编译代码，而catkin又默认有ros的路径，这样就可以同时调用anaconda环境和ros的各种库了！

catkin config -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/daybeha/anaconda3/bin/python -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/daybeha/anaconda3/include/python3.9 -DPYTHON_LIBRARY=/home/daybeha/anaconda3/lib/libpython3.9.so -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSETUPTOOLS_DEB_LAYOUT=OFF

这里需要注意的是，一定要自己去对应路径看看有没有相关文件，相关文件到底怎么命名的，比如原问写的是libpython3.6m.so，但我的路径下只有libpython3.9.so，那么m也不能要（虽然不知道这个’m’代表什么……）

虽然已经可以调用ros和anaconda的库了，但是ros接收信息常会遇到图像信息的转换，这需要用到cv_bridge。

因为在Ubuntu18.04下，ros的python是2.7版本，系统中的cv_bridge是用python2编译的。但若想使用pytorch，就需要在python3下进行编译，这个时候代码中的cv_bridge就会报类似如下错误：

因此需要用到python3编译的cvbuguobuguo_bridge版本，它在代码里的vision_opencv文件夹，其原始github地址为https://github.com/ros-perception/vision_opencv

这里一定注意catkin build后的路径不能写错！！！
若写错的话，系统找不到就还会去环境变量的路径里去找，然而那个路径里只有python2.7，不能编译这个版本的cv_bridge

从而报错

不过要调用代码包里的cv_bridge，这样还是不够的，在import cv_bridge之前，为避免调用到ros用python2.7编译的cv_bridge，需要首先制定库的路径，即predict.py的第7行（这部分我有改动，请参考本文提供的代码）：

博文说可以不用上面第七行而是在catkin build编译之后的source后加 --extend，即

source devel/setup.bash --extend
roslaunch img_seg run.launch

不过我自己试了一下，不管是上面第7行的代码，还是–extend ，加不加都不影响…… 大家可以自己试一试。

另外跑通代码的话还需要修改这两项，分别是图像话题名称img_topic，和pth模型路径ckpt。

之后便可catkin build进行编译。

完成编译后，执行

source devel/setup.bash 
roslaunch img_seg run.launch

然后rosbag play kitti的bag包即可看到如下效果。
关于kitti数据怎么转换为rosbag
当然你也可以用Euroc等自带rosbag的数据，对应更改图像话题即可。ROS图像的Deeplab v3+实时语义分割（ROS+Pytorch）

Reference

ROS图像的Deeplab v3+实时语义分割（ROS+Pytorch）
python3环境下使用cv_bridge

与标题无关

git如何不用每次pull和push输入用户名密码：
先输入

 git config --global credential.helper store

然后再pull或者push一次输入用户名密码，以后就不用再输入啦！

git push origin master