ros2 run learning_topic interface_object_pub [INFO] [1752150074.757048814] [topic_webcam_sub]: Receiving video frame Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/cv_bridge/core.py", line 99, in encoding_to_cvtype2 return getCvType(encoding) RuntimeError: Unrecognized image encoding [yuv422_yuy2] During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/wheeltec/dev_ws1/install/learning_topic/lib/learning_topic/interface_object_pub", line 33, in <module> sys.exit(load_entry_point('learning-topic==0.0.0', 'console_scripts', 'interface_object_pub')()) File "/home/wheeltec/dev_ws1/install/learning_topic/lib/python3.8/site-packages/learning_topic/interface_object_pub.py", line 68, in main rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出 File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/__init__.py", line 196, in spin executor.spin_once() File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 712, in spin_once raise handler.exception() File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/task.py", line 239, in __call__ self._handler.send(None) File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 418, in handler await call_coroutine(entity, arg) File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 343, in _execute_subscription await await_or_execute(sub.callback, msg) File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 107, in await_or_execute return callback(*args) File "/home/wheeltec/dev_ws1/install/learning_topic/lib/python3.8/site-packages/learning_topic/interface_object_pub.py", line 59, in listener_callback image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') # 将ROS的图像消息转化成OpenCV图像 File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/cv_bridge/core.py", line 169, in imgmsg_to_cv2 dtype, n_channels = self.encoding_to_dtype_with_channels(img_msg.encoding) File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/cv_bridge/core.py", line 104, in encoding_to_dtype_with_channels return self.cvtype2_to_dtype_with_channels(self.encoding_to_cvtype2(encoding)) File "/opt/ros/galactic/lib/python3.8/site-packages/cv_bridge/core.py", line 101, in encoding_to_cvtype2 raise CvBridgeError(e) cv_bridge.core.CvBridgeError: Unrecognized image encoding [yuv422_yuy2]

<think>我们正在处理ROS2中cv_bridge处理yuv422_yuy2图像编码时的异常问题。 用户遇到的问题是：使用cv_bridge时出现“Unrecognized image encoding [yuv422_yuy2]”错误。 分析： 在ROS2中，cv_bridge默认支持的图像编码类型有限。yuv422_yuy2并不是默认支持的编码之一。 因此，我们需要扩展cv_bridge以支持这种编码。 解决方案通常有两种： 1. 将图像转换为cv_bridge支持的编码（例如RGB8）后再使用cv_bridge。 2. 修改cv_bridge的源代码，添加对yuv422_yuy2编码的支持。 由于用户可能无法修改cv_bridge（比如使用预编译包），我们先尝试第一种方法。 如果第一种方法不可行或者用户需要直接处理原始数据，我们再考虑第二种方法。 但根据用户的问题描述，他们希望修复这个错误，因此我们提供两种方法的步骤。 方法1：在调用cv_bridge之前转换图像编码 我们可以使用image_proc节点或者自己编写一个节点来将yuv422_yuy2转换为RGB8（或其他支持的格式）。 方法2：修改cv_bridge源代码以支持yuv422_yuy2 步骤： 1. 获取cv_bridge的源代码。 2. 修改源代码，添加对yuv422_yuy2编码的处理。 3. 重新编译并安装。 由于用户可能更倾向于不修改源代码，我们先提供方法1的详细步骤。 方法1详细步骤： 在订阅图像话题的节点中，我们可以先使用一个图像处理库（如OpenCV）将图像从yuv422_yuy2转换为RGB8，然后再使用cv_bridge转换为cv::Mat。 但是，注意：cv_bridge本身用于将ROS的图像消息转换为OpenCV的Mat。如果我们先转换了图像，那么就不需要再通过cv_bridge转换了？实际上，我们需要先得到原始图像的像素数据，然后进行转换。 另一种思路是：我们可以创建一个新的节点，它订阅原始的yuv422_yuy2图像，然后将其转换为RGB8图像并发布到新的话题，然后其他节点订阅这个新的话题。 这里我们提供一个简单的转换节点示例（使用rclpy）： 步骤： 1. 创建一个ROS2节点。 2. 订阅原始图像话题。 3. 在回调函数中，将接收到的图像消息（yuv422_yuy2格式）转换为RGB8格式。 4. 发布转换后的图像到新的话题。 转换代码（使用OpenCV）： cv::Mat yuyv_image(image_msg->height, image_msg->width, CV_8UC2, const_cast<unsigned char*>(&image_msg->data[0])); cv::Mat rgb_image; cv::cvtColor(yuyv_image, rgb_image, cv::COLOR_YUV2RGB_YUY2); 然后，我们可以将rgb_image再转换为ROS2的图像消息（使用cv_bridge，此时编码为rgb8，所以cv_bridge支持）。 但是，注意：原始消息是yuv422_yuy2，在ROS中通常表示为"yuv422_yuy2"或"yuyv422"（在ROS2中，sensor_msgs/image_encodings.hpp中可能没有定义这个编码，所以我们需要用字符串"yuv422_yuy2"）。 然而，在OpenCV中，我们使用COLOR_YUV2RGB_YUY2（注意：YUY2和YUV422_yuy2是相同的）。 因此，我们可以编写如下节点： ```cpp #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <sensor_msgs/msg/image.hpp> #include <image_transport/image_transport.hpp> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <opencv2/opencv.hpp> class ImageConverter : public rclcpp::Node { public: ImageConverter() : Node("image_converter") { // 订阅原始图像话题 subscription_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::Image>( "camera/image_raw", 10, std::bind(&ImageConverter::image_callback, this, std::placeholders::_1)); // 发布转换后的图像话题 publisher_ = this->create_publisher<sensor_msgs::msg::Image>("camera/image_rgb", 10); } private: void image_callback(const sensor_msgs::msg::Image::SharedPtr msg) { // 检查编码是否为yuv422_yuy2 if (msg->encoding != "yuv422_yuy2") { RCLCPP_WARN(this->get_logger(), "Received image with encoding '%s', expected 'yuv422_yuy2'. Ignoring.", msg->encoding.c_str()); return; } try { // 将ROS图像消息转换为OpenCV的Mat（不复制数据，直接使用原始数据） cv::Mat yuyv_image(msg->height, msg->width, CV_8UC2, const_cast<unsigned char*>(msg->data.data())); cv::Mat rgb_image; // 注意：OpenCV中的COLOR_YUV2RGB_YUY2对应YUV422格式（YUY2） cv::cvtColor(yuyv_image, rgb_image, cv::COLOR_YUV2RGB_YUY2); // 将转换后的图像转换为ROS消息 auto out_msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::msg::Header(), "rgb8", rgb_image).toImageMsg(); out_msg->header = msg->header; // 保留原消息的头 publisher_->publish(*out_msg); } catch (const cv::Exception& e) { RCLCPP_ERROR(this->get_logger(), "Image processing error: %s", e.what()); } } rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr subscription_; rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr publisher_; }; int main(int argc, char** argv) { rclcpp::init(argc, argv); rclcpp::spin(std::make_shared<ImageConverter>()); rclcpp::shutdown(); return 0; } ``` 注意：这个节点需要依赖OpenCV和cv_bridge。在CMakeLists.txt和package.xml中添加相应依赖。 方法2：修改cv_bridge以支持yuv422_yuy2（适用于高级用户） 步骤： 1. 获取cv_bridge的源代码（例如从GitHub上克隆ROS2的cv_bridge包）。 2. 在src/cv_bridge.cpp中，找到函数`getCvType`和`getFormat`，添加对yuv422_yuy2的支持。 3. 具体来说，我们需要在编码字符串映射中添加条目。 在cv_bridge的源码中，编码映射在`cv_bridge.cpp`的`enc::BGR8`等定义附近。我们需要添加一个新的映射： 在`cv_bridge/src/cv_bridge.cpp`中，找到`struct Encoding`的定义，然后在`getFormat()`函数中添加： 但是，注意：cv_bridge的编码映射表是固定的，我们需要添加一个新的编码类型。 首先，在头文件`include/cv_bridge/cv_bridge.h`中，添加一个新的编码常量（可选，但为了规范，我们可以添加）： static const std::string YUV422_YUY2; // 在类中声明 然后在`src/cv_bridge.cpp`中定义： const std::string Encoding::YUV422_YUY2 = "yuv422_yuy2"; 然后，在`getFormat()`函数中，我们需要添加这个编码的处理。由于yuv422_yuy2是2通道（每个像素2字节），且每个像素由Y0,U0,Y1,V0组成（YUYV排列），在OpenCV中可以用CV_8UC2表示。 但是，在cv_bridge中，我们需要指定其OpenCV类型和颜色转换方式。 修改`getFormat()`函数（在`cv_bridge.cpp`中）： if (encoding == YUV422_YUY2) { format.encoding = YUV422_YUY2; format.mat_type = CV_8UC2; format.mat_channels = 2; } 然后，在`cvtColorForDisplay`函数中（如果需要显示），我们可能需要添加转换支持，但这里用户可能不需要显示，而是需要处理，所以至少需要支持转换到CV::Mat。 另外，在`toCvCopy`和`toCvShare`中，当遇到这个编码时，会使用我们定义的格式。 注意：这种方法需要重新编译cv_bridge，并且可能会影响其他使用cv_bridge的节点。因此，如果只是单个节点需要，建议使用方法1。 由于修改cv_bridge较为复杂，且不同版本的ROS2可能源码不同，这里不展开详细代码。如果用户需要，可以自行查看cv_bridge源码并添加相应支持。 总结： 推荐使用方法1，即编写一个转换节点，将yuv422_yuy2转换为rgb8（或其他支持的格式）再发布，后续节点订阅转换后的话题。 如果用户坚持要直接使用cv_bridge处理yuv422_yuy2，则采用方法2修改cv_bridge源码。 根据用户的问题，他们可能希望直接解决错误，所以方法1更为简单和安全。 因此，我们提供方法1的节点代码，并指导用户如何编译和运行。 注意：在ROS2中，图像话题的发布和订阅需要确保数据类型一致。 相关问题： 1. 如何将YUV422_YUY2图像转换为其他格式（如BGR8）？ 2. 除了编写转换节点，还有没有其他方法在ROS2中处理YUV422_YUY2图像？ 3. 如何修改cv_bridge以支持新的图像编码格式？ 我们已经在回答中提供了问题1和3的部分答案，问题2的答案：除了转换节点，还可以在同一个节点中先转换再处理，避免额外的话题传输。 但是，如果多个节点都需要处理，则发布转换后的话题更高效。 引用说明：我们参考了ROS2中cv_bridge的常见问题处理方式，以及OpenCV的颜色空间转换函数。</think>### ROS2 cv_bridge 处理 yuv422_yuy2 图像编码的异常解决方案 在 ROS2 中使用 `cv_bridge` 处理 `yuv422_yuy2` 图像时出现 **"Unrecognized image encoding [yuv422_yuy2]"** 错误，是因为该编码格式未被默认支持。以下是两种解决方案： --- ### 方法 1：转换图像编码（推荐） #### 步骤： 1. **在订阅回调中转换图像格式** 使用 OpenCV 将 `yuv422_yuy2` 转换为 `cv_bridge` 支持的格式（如 `bgr8`）： ```python import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 class ImageConverter(Node): def __init__(self): super().__init__('image_converter') self.subscription = self.create_subscription( Image, '/camera/image_raw', # 原始图像话题 self.listener_callback, 10 ) self.publisher = self.create_publisher(Image, '/camera/image_bgr', 10) self.bridge = CvBridge() def listener_callback(self, msg): if msg.encoding == 'yuv422_yuy2': # 转换为 numpy 数组 cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='passthrough') # YUY2 转 BGR bgr_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_YUV2BGR_YUY2) # 发布转换后的图像 bgr_msg = self.bridge.cv2_to_imgmsg(bgr_image, encoding='bgr8') bgr_msg.header = msg.header self.publisher.publish(bgr_msg) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = ImageConverter() rclpy.spin(node) rclpy.shutdown() ``` 2. **后续节点订阅转换后的话题** 其他节点订阅 `/camera/image_bgr` 替代原始话题。 --- ### 方法 2：扩展 cv_bridge（需修改源码） #### 步骤： 1. **克隆 cv_bridge 源码** ```bash git clone https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git -b humble ``` 2. **修改编码支持** 在 `cv_bridge/src/cv_bridge.cpp` 中添加： ```cpp #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // 在 getCvType() 函数中添加： if (encoding == "yuv422_yuy2") { return CV_8UC2; // YUY2 是 2 通道 8 位格式 } // 在 toCvCopy() 函数中添加转换逻辑： if (source->encoding == "yuv422_yuy2") { cv::cvtColor(cv_image, cv_image, cv::COLOR_YUV2BGR_YUY2); *encoding = "bgr8"; } ``` 3. **重新编译并覆盖安装** ```bash colcon build --packages-select cv_bridge source install/setup.bash ``` --- ### 关键问题分析 1. **为何不支持 yuv422_yuy2？** `cv_bridge` 默认支持的编码有限，主要集中在 RGB/BGR 和单通道格式[^1]。 2. **YUY2 格式特性** - 每个像素占 16 位（2 字节） - 存储顺序：`Y0-U0-Y1-V0` - OpenCV 需通过 `COLOR_YUV2BGR_YUY2` 转换 3. **性能考虑** 方法 1 在回调中转换会增加约 2~5ms 延迟（1080p 图像），但对多数应用可接受。 --- ### 相关问题 1. **如何验证转换后的图像是否正确？** 使用 `image_view` 订阅 `/camera/image_bgr`： ```bash ros2 run image_tools showimage --ros-args -r image:=/camera/image_bgr ``` 2. **除了 YUY2，还有哪些非常见编码需要特殊处理？** `bayer_rggb8`、`yuv422`、`mono16` 等格式同样需自定义转换[^1]。 3. **如何降低图像转换的延迟？** - 使用硬件加速（如 GPU 版 OpenCV） - 减少图像分辨率 - 使用零拷贝传输（需 DDS 支持） 4. **是否可以直接修改 ROS2 驱动输出 RGB 格式？** 是，多数相机驱动（如 `usb_cam`）支持配置输出格式： ```yaml # usb_cam 参数 image_format: "rgb8" # 替代 yuyv ``` [^1]: 参考 ROS2 图像处理常见问题与 `cv_bridge` 源码实现。