ROS2 OpenCV 비전 처리 실전 시리즈 — CV Bridge·HSV·Canny·Cartoon·Optical Flow

1. ROS2와 OpenCV — CV Bridge (Doc 20)

1.1 usb_cam 패키지 설치 및 실행

sudo apt install ros-jazzy-usb-cam
ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe

실행 후 발행되는 주요 토픽:

640×480 BGR 이미지 1프레임 ≈ 921KB, 30fps → 초당 약 27MB 전송.

1.2 네트워크 최적화

강의실처럼 여러 명이 같은 네트워크를 쓸 때 DDS 멀티캐스트로 네트워크가 포화될 수 있다.

export ROS_LOCALHOST_ONLY=1   # 가장 효과적인 해결책

1.3 CV Bridge 핵심

from cv_bridge import CvBridge
bridge = CvBridge()

# ROS Image → OpenCV
cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(ros_msg, "bgr8")

# OpenCV → ROS Image
ros_msg = bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8")

1.4 파라미터화 패턴

cv_params.yaml에 설정을 외부화하면 코드 변경 없이 동작을 바꿀 수 있다.

img_publisher:
  ros__parameters:
    camera_device: 0
    width: 320
    height: 240
    frame_rate: 10

2. HSV 컨버터 (Doc 21)

2.1 HSV 색 체계

BGR보다 HSV가 색 기반 객체 검출에 적합한 이유: H 값만으로 색 종류를 쉽게 구분 가능.

2.2 HSV 변환 파이프라인

/image_raw 구독
  → imgmsg_to_cv2('bgr8')
  → cvtColor(BGR2HSV)
  → split(H, S, V)
  → S *= saturation_scale; V *= value_scale (np.clip 필수)
  → merge(H, S, V)
  → cvtColor(HSV2BGR)
  → cv2_to_imgmsg('bgr8')
  → /image_hsv 발행

np.clip(S * scale, 0, 255)으로 오버플로를 방지하는 것이 핵심.

2.3 Dynamic Reconfigure

ParameterDescriptor + FloatingPointRange를 사용하면 rqt에서 슬라이더 UI가 자동 생성된다.

3. Canny Edge Detection ROS2 Node (Doc 22)

3.1 Canny 알고리즘 개요

1. 가우시안 블러로 노이즈 제거
2. Sobel 필터로 기울기 크기·방향 계산
3. Non-Maximum Suppression으로 엣지 얇게 만들기
4. 이중 임계값(Double Threshold)으로 강한/약한 엣지 구분
5. Hysteresis로 최종 엣지 결정

edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=100, threshold2=200)
# threshold1:threshold2 비율 = 1:2 또는 1:3 권장

3.2 ROS2 노드 구조

/image_raw 구독
  → imgmsg_to_cv2('bgr8')
  → cvtColor(BGR2GRAY)
  → cv2.Canny(gray, t1, t2)
  → cv2_to_imgmsg(edges, 'mono8')
  → /image_edge 발행

threshold1, threshold2는 ROS2 파라미터로 등록하여 실행 중 동적 변경 가능.

4. Cartoon Styler ROS2 (Doc 23)

Cartoon Effect = 엣지 강조 + Bilateral Filter(색 영역 매끄럽게)의 조합.

주요 구성 요소

• Bilateral Filter: 엣지를 보존하면서 색 영역을 평탄화
• Canny로 엣지 마스크 생성 후 원본에 합성
• ParameterDescriptor로 Bilateral Filter 파라미터(d, sigmaColor, sigmaSpace)를 실시간 조절

/image_raw → Bilateral Filter + Canny Edge → Cartoon 합성 → /image_cartoon

5. Optical Flow ROS2 Node (Doc 24)

5.1 Optical Flow 개념

• Dense Optical Flow: 모든 픽셀의 움직임 벡터 계산 (Farneback 알고리즘)
• Sparse Optical Flow: 특징점(feature point)만 추적 (Lucas-Kanade)

5.2 Farneback 알고리즘

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(
    prev_gray, curr_gray,
    None,
    pyr_scale=0.5, levels=3, winsize=15,
    iterations=3, poly_n=5, poly_sigma=1.2, flags=0
)

5.3 움직임 벡터 시각화

cv2.arrowedLine으로 각 픽셀의 움직임 방향과 크기를 화살표로 표시.

/image_raw 구독
  → 이전 프레임과 비교 → Farneback Dense Optical Flow
  → draw_flow_vectors (arrowedLine)
  → /image_flow 발행

공통 패턴 정리

출처: PinkLAB 강의자료 Docs 20~24. 정리: Moojoco (hb5u), 2026-06-22.