rosbag から連番の画像ファイルを生成する
カメラ画像を録画した rosbag データから、連番の画像ファイルを生成する方法です。
画像ファイルを生成する
基本的には ja/rosbag/Tutorials/Exporting image and video data - ROS Wiki に載っている手順の通りに行うだけです。
launch ファイルの作成
以下のような launch ファイル(例: bag-to-image.launch)を作成します。
<launch> <!-- rosbag を再生するノード --> <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" args="-d 2 rosbagまでのフルパス(例: /opt/ros/bag/your.bag)"/> <!-- カメラ映像から画像ファイルを生成するノード --> <node name="extract" pkg="image_view" type="extract_images" respawn="false" output="screen"> <remap from="image" to="カメラ画像のトピック名(例: /camera/image_raw)"/> <param name="filename_format" value="画像ファイルを保存するフォルダとファイル名のフォーマット (例: /home/ros/Pictures/frame%04d.jpg)" /> </node> </launch>
launch ファイルの実行
上記の launch ファイルを実行します。
$ roslaunch ./bag-to-image.launch
実行が完了すると、指定したフォルダ(例: /home/ros/Pictures/)に frame0001.jpg のような連番の画像ファイルが生成されます。簡単ですね！
参考URL
BitBucket で Git LFS の転送に失敗する場合の対処法
動作環境
- Ubuntu 16.04
Git LFS でサイズの大きいファイルの転送に失敗する場合
Git LFS を用いて BitBucket にサイズの大きいファイルを push する場合、 timeout エラーが発生して失敗することがあります。
特に HTTPS ではなく SSH で接続している場合に、起きやすいようです。
何度 push しても失敗する場合は Bitbucket LFS Media Adapter を使うのが有効です。
Bitbucket LFS Media Adapter の導入方法
Bitbucket LFS Media Adapter のページから Linux 64-bit 用のファイルをダウンロードします。
ファイルを展開し、git-lfs-bitbucket-media-api の実行ファイルをどこか適当な場所に配置します。
# ファイルの解凍 $ unzip GitLfsBitbucketAdapter-linux-amd64-1.0.6.zip # 例えば /usr/local/bin/ にコピーする $ sudo cp GitLfsBitbucketAdapter-linux-amd64-1.0.6/git-lfs-bitbucket-media-api /usr/local/bin/
そして、 git 側の設定で BitBucket に Git LFS でファイルを転送する場合に Bitbucket LFS Media Adapter を利用するように設定します。
# 例えば /usr/local/bin/git-lfs-bitbucket-media-api に置いた場合 $ git config --global lfs.customtransfer.bitbucket-media-api.path /usr/local/bin/git-lfs-bitbucket-media-api
あとは通常通り、 git lfs track large-file.zip とか git push すれば、 Bitbucket LFS Media Adapter を使ってファイルを転送してくれます。
Bitbucket LFS Media Adapter の利点
公式ページによると Bitbucket LFS Media Adapter は以下のような特徴があるとのこと。
- アップロード・ダウンロードを中断&再開できる
- 大きなファイルを分割して転送
- 並列で転送することで転送時間を短縮できる
- ファイルに変更があった場合のみ再転送が行われる
- Git コマンドに対して特に変更が必要ない
便利ですね！
参考URL
python の multiprocecssing.Pool.map で複数の引数を持つ関数を扱う
python の multiprocessing を用いてマルチスレッド処理を行う際に、複数の引数を持つ関数を扱うときの Tips です。
動作環境
- Python 2.7
方法
やり方は簡単で、目的となる関数をラップするだけです。
# -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing import Pool def calc(a, b, c): result = a + b * c print("%d + %d * %d = %d" % (a, b, c, result)) return result def wrap_calc(num): return calc(*num) def main(): pool = Pool(processes=4) args = [(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)] print("result = %s" % pool.map(wrap_calc, args)) if __name__ == '__main__': main()
結果
$ python pool.py 1 + 2 * 3 = 7 2 + 3 * 4 = 14 4 + 5 * 6 = 34 3 + 4 * 5 = 23 result = [7, 14, 23, 34]
上記のように、wrap_calc メソッドにリスト型で引数を渡し calc メソッドに展開してあげれば解決します。
参考URL
ansible でネストされた item に対してループを回す
動作環境
- ansible 2.1
with_subelements でネストされたループを回す
with_items のかわりに with_subelements を利用することで、ネストされた item に対してループを回すことが出来ます。
例
vars/main.yml
users:
- sam:
email:
- sam@example.com
- sam@example.jp
- mary:
email:
- mary@example.com
- mike:
email:
- mike@example.com
- mike@example.net
tasks/main.yml
- name: print email addresses
debug: msg="{{ item[1] }}"
with_subelements:
- "{{ users }}"
- email
実行結果
ok: [localhost] => (item=({u'sam': None}, u'sam@example.com')) => {
"item": [
{
"sam": null
},
"sam@example.com"
],
"msg": "sam@example.com"
}
ok: [localhost] => (item=({u'sam': None}, u'sam@example.jp')) => {
"item": [
{
"sam": null
},
"sam@example.jp"
],
"msg": "sam@example.jp"
}
ok: [localhost] => (item=({u'mary': None}, u'mary@example.com')) => {
"item": [
{
"mary": null
},
"mary@example.com"
],
"msg": "mary@example.com"
}
ok: [localhost] => (item=({u'mike': None}, u'mike@example.com')) => {
"item": [
{
"mike": null
},
"mike@example.com"
],
"msg": "mike@example.com"
}
ok: [localhost] => (item=({u'mike': None}, u'mike@example.net')) => {
"item": [
{
"mike": null
},
"mike@example.net"
],
"msg": "mike@example.net"
}
参考URL
Mac で ROS の環境構築
Mac OSX で ROS を動かすまでの環境構築手順です。
環境
- Mac OSX El Capitan
- ROS Kinetic
ROS の環境構築
GUI 系のツールを動かそうとすると Qt5 周りの依存関係でハマったので、とりあえず ROS の基本パッケージのみ(ROS-Comm)の環境構築を行いました。
基本的には公式ページの手順 に則るだけです。
Homebrew の設定
Homebrew を最新版にし cmake をインストールしておきます。
$ brew update $ brew install cmake
ROS のインストールに必要な依存パッケージをインストールできるようにします。
$ brew tap ros/deps $ brew tap osrf/simulation $ brew tap homebrew/versions $ brew tap homebrew/science
Python, Pip の設定
Homebrew でインストールしたパッケージを Python から使えるようにします。
$ mkdir -p ~/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages $ echo "$(brew --prefix)/lib/python2.7/site-packages" >> ~/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/homebrew.pth
pip が入っていない場合は pip をインストールします。
$ brew install python # brew Python comes with pip $ sudo -H python -m pip install -U pip # Update pip
pip でパッケージをインストールします。
$ sudo -H python -m pip install -U wstool rosdep rosinstall rosinstall_generator rospkg catkin-pkg Distribute sphinx
rosdep の初期化
rosdep をインストールできたら、初期化を行っておきます。
$ sudo -H rosdep init
$ rosdep update
catkin workspace の作成
catkin_ws というディレクトリを作成します。
$ mkdir ~/catkin_ws $ cd ~/catkin_ws
ROS のインストール
今回は GUI 系のツールなしの、最小限の ROS パッケージのセットをインストールします。
$ rosinstall_generator ros_comm --rosdistro kinetic --deps --wet-only --tar > kinetic-ros_comm-wet.rosinstall $ wstool init -j8 src kinetic-ros_comm-wet.rosinstall
workspace の初期化が済んだら、依存するパッケージをインストールします。
$ rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro kinetic -y
そして workspace 内の各パッケージをビルド、インストールします。
$ ./src/catkin/bin/catkin_make_isolated --install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
ROSの動作を確認
ターミナルに ROS の環境変数を設定しておきます。
$ source ~/catkin_ws/install_isolated/setup.bash
ROS の動作を確認します。
$ roscore & $ rosnode list /rosout $ rosnode info /rosout -------------------------------------------------------------------------------- Node [/rosout] Publications: * /rosout_agg [rosgraph_msgs/Log] Subscriptions: * /rosout [unknown type] Services: * /rosout/set_logger_level * /rosout/get_loggers contacting node http://YumaM-iMac-3.local:53388/ ... Pid: 26340 $ rosparam list /rosdistro /rosversion /run_id
動いた！
