### 边缘检测
#### 1、内容说明
本节课程说明了如何利用深度图像来进行边缘检测，结合底盘，实现了小车在边缘处停下，防止坠落的风险。后续可拓展成深度图像避障的功能。本节内容需要在终端中输入指令。
#### 2、程序启动
首先，在终端中，输入以下指令启动相机，
`ros2 launch ascamera hp60c.launch.py`
成功启动相机后，另外开启一个终端，终端输入以下指令，启动边缘检测程序，

```
#小车底层
ros2 launch yahboomcar_bringup yahboomcar_bringup_M1_launch.py
#边缘检测
ros2 run yahboomcar_depth Edge_Detection
```

![](/media/202511/ab651df80f9c4a88b2da7c58a009f9b14918.png)
如上图所示，程序启动后，会打印显示当前状态是停止，按下空格键改变状态，按下空格键后，小车如果没有检测到边缘的话，小车会往前移动，打印“Moving....”；如果检测到边缘后，则会停车，打印“Stop!!!”。

![](/media/202511/0627967fd09540179ddcad0b1c8b48d35795.png)

![](/media/202511/9823c1e836db4f5baefa7316be263f2c9960.png)
#### 3、核心代码
程序代码路径：
我们的机器人主板，程序代码路径为

```
/home/jetson/yahboomcar_ros2_ws/yahboomcar_ws/src/yahboomcar_depth/yahboomcar_depth/Advanced/Edge_Detection.py
```
导入必要的库文件，

```
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from geometry_msgs.msg import Twist
from arm_msgs.msg import ArmJoints
from cv_bridge import CvBridge
import cv2
import numpy as np
import threading
```
深度图像解码格式
`encoding = ['16UC1', '32FC1']`
初始化变量以及定义发布者和订阅者，

```
def __init__(self, name):
    super().__init__(name)
    self.pub_vel = self.create_publisher(Twist,'/cmd_vel',1)
    self.sub_depth = self.create_subscription(Image,"/ascamera_hp60c/camera_publisher/depth0/image_raw",self.get_DepthImageCallBack,100)
    #小车往前的速度
    self.lin_x = 0.1
    self.Joy_active = False
    self.depth_bridge = CvBridge()
    self.move_flag = False
```
深度图像话题回调函数，以及计算中心点深度距离信息，

```
def get_DepthImageCallBack(self,msg):
    depth_image = self.depth_bridge.imgmsg_to_cv2(msg, encoding[1])
    #调用线程传入获取到的深度图像，计算深度信息
    compute_ = threading.Thread(target=self.compute_dist, args=(depth_image,))
    compute_.start()
    compute_.join()
    key = cv2.waitKey(10)
    if key == 32:
        self.move_flag = True
    cv2.imshow("frame", depth_image)
   
def compute_dist(self,result_frame):
    frame = cv2.resize(result_frame, (640, 480))
    depth_image_info = frame.astype(np.float32)
    #判断当前状态是否为移动状态，如果是则判断中心点的距离，如果不是，则调用函数，发布停车指令，并且打印信息
    if  self.move_flag == True:
        #判断中心点，也就是x=320,y=240的点的深度信息是否大于0.3m，如果是，则调用函数，发布停车指令，如果否，则调用函数，发布前进指令。
        if depth_image_info[240, 320]/1000>0.3:
            self.pubVel(0,0,0)
            self.move_flag = False
            print("Stop!!!")
        else:
            self.pubVel(self.lin_x,0,0)     
            print("Moving....")
    else:
        self.pubVel(0,0,0)
        print("Stop status now!Press the SPACEBAR to change the state.")
```
发布速度函数

```
def pubVel(self,vx,vy,vz):
    vel = Twist()
    vel.linear.x = float(vx)
    vel.linear.y = float(vy)
    vel.angular.z = float(vz)
    self.pub_vel.publish(vel)
```
传入三个变量，分别是x方向的速度、y方向的速度以及角速度，赋值后，调用self.pub_vel.publish(vel)发布速度话题。

19、深度相机边缘检测