test_bag_launch

Тестовый запуск на bag-файлах

Для проверки работоспособности методов используется набор bag-файлов, на которых можно запускать узел распознавания. Bag-файлы, а также готовые для запуска launch-файлы лежат в репозитории.

1. Установка тестов

Клонируйте репозиторий с тестами в свое рабочее окружение ROS.

cd ~catkin_ws/src
git clone https://github.com/Extended-Object-Detection-ROS/example_data
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

Естественно для запуска тестов должен быть установлен основной репозиторий.

2. Запуск тестов

Описание запускаемых объектов в тестах, находятся в примере базы объектов основго репозитория. Для каждого, из перечисленных ниже launch-файлов можно указать скорость воспроизведения параметром rate, например: roslaunch eod_bags stickers.launch rate:=0.5 - это запустит проигрывание видео со скоростью, замедленной вдвое.

2.1. Детекторы цвета и некоторые признаки проверки

roslaunch eod_bags stickers.launch

Детектирует простые объекты 1, 2 и 4, которые являются цветными стикерами с разными настройками. Используется признак гистограммной цветовой фильтрации.

• Желтый стикер - базовое детектирование, поэтому иногда видно, что появляюется шумы в распознавнаии.
• Розовый стикер - с признаком размера, который убирает шум.
• Оранжевый стикер - с признаком положения на экране, детектируется только в нижней его части.

2.2. Детектор Хаара

roslaunch eod_bags haar.launch

Детектирует простой объект 10, который является лицом человека, распознаваемым каскадом Хаара, обученным Сатья Малликом (Satya Mallick). Этот каскад лучше, чем тот, что прилагается самой OpenCV.

2.3. Детктор движения

roslaunch eod_bags motion.launch

Детектирует области, где происходит движение (простой объект 30).

2.4. Объединение признаков на примере лица и движения

roslaunch eod_bags face_in_motion.launch

Детектирует лицо в движении (простой объект 31), по совокупности признаков из предыдущих двух примеров.

2.5. Детектирование ArUco

roslaunch eod_bags aruco.launch

Детектирует простые объекты 40 и 41. Объект 40 является конкретным маркером из словаря 4х4, поэтому распознается только один из представленных в тесте маркеров 4х4. Обратите внмание, что в rviz отрисовывается полное трехмерное положение маркеров.

2.6. Детектирование модулем DNN

Только с установленной OpenCV 4.2.0 (ROS Noetic)

roslaunch eod_bags dnn.launch

Распознается простой объект 60, который является всеми вариантами выхода сети Tensorflow SSD MobileNet COCO, импортированную для испольлования через dnn модуль. В данном случае распознаеся человек и чашка.

2.7. Объединение признаков примере красной чашки

Только с установленной OpenCV 4.2.0 (ROS Noetic)

roslaunch eod_bags red_cup.launch

Распознается простой объект 61, который является комбинацией признаков цвета и образа, распознаваемого DNN.

2.8. Распознавание методом ключевых точек

Только с установленной OpenCV Contrib

roslaunch eod_bags feature.launch

Распознавание книги "Социальные сообщества роботов" (простой объект 50) методом ключевых точек (в данном случае SIFT).

2.9. Трекинг на примере ArUco

Только с установленной OpenCV 4.2.0 (ROS Noetic) Распознается простой объект 43, являющийся аруко-маркером 6х6 с подключенным к нему трекером Mosse. Аруко-маркер не может быть распознан, если не видет целиком, что и происходит, когда его загораживают пальцем, однако трекер позволяет сопроводить маркер, но, к сожалению, без трехмерной локализации.

2.10. Пример сложного объекта