ROS的优点之一是有大量可以在应用程序中重用的软件包。在我们的例子中，想要实现一个物体识别和检测系统。而find_object_2d包（http://wiki．ros．org/find_object_2d）就是一个物体识别和检测的ROS包，它实现了SURF、SIFT、FAST和BRIEF特征检测器（https：//goo．gl/B8H9Zm）和用于物体检测的描述符。通过此包提供的GUI，可以标记待检测的物体，保存后可用来进行特征检测。而此包提供的检测器节点可检测摄像头图像中的物体，并通过主题发布物体的具体信息。此包还能通过3D传感器估计物体的深度信息和朝向信息。   先看一下这个功能包的效果：    

安装find_object_2d包

  安装这个软件包很简单。在Ubuntu 16.04和ROS Kinetic版本上的安装命令如下：  

 sudo apt-get install ros-kinetic-find-object-2d

  将源代码克隆到src文件夹中，命令如下：  

git clone https://github.com/introlab/find-object.git src/find_object_2d 

  然后catkin_make编译，不出错的情况下就可以顺利使用这个包了！  

运行find_object_2d节点检测网络摄像头图像中的物体

  下面是运行检测器节点检测网络摄像头图像中物体的流程。按此流程操作之前，首先需要安装usb_cam这个依赖包。  

roscore

  将USB摄像头插入电脑，并启动ROS usb_cam驱动：  

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
 

  命令将启动USB网络摄像头的ROS驱动程序，可以使用rostopic list命令列出此驱动程序中的主题     将使用摄像头的原始图像，该图像将被发布到/usb_cam/image_raw主题。下一步所要做的就是使用下面的命令运行物体检测器节点：  

 rosrun find_object_2d find_object_2d image:=/usb_cam/image_raw 

  该命令将打开如图所示的物体检测器窗口，可以在其中看到摄像头采集到的图像和物体上的特征点。    

那么如何用它来检测一个物体呢？下面是使用此工具执行基本检测的步骤。

  1）右键单击此窗口左侧面板（Objects），将会出现Add objects from scene选项，选择此选项，将会弹出一个Add object对话框，它将引导你标记所关注的物体，在完成标记之后，标记物体即开始被跟踪。图6-4显示了第一步，它正在拍摄包含该物体的场景。   2）将物体对准摄像头后，按Take Picture按钮获取物体快照。   3）下一个窗口用于从当前快照中标记物体，如图所示。首先使用鼠标指针来标记框选物体，然后单击“Next”按钮裁剪物体，接着继续下一步。     4）裁剪物体后，将显示物体特征描述符总数，你可以点击“End”按钮添加此物体模板进行检测。   5）恭喜！你已经添加了一个待检测物体。一旦添加好物体，你将会看到物体周围多了一个边框，这说明此物体被检测到了，如图所示。       可以使用下面的命令查询物体的位置：  

rosrun find_object_2d print_objects_detected

    你还可以通过/object主题获取被检测物体的完整信息。该主题发布一个多维数组，该数组包含物体的宽、高信息和单应性矩阵信息，这些信息用来计算物体的位置、方向和剪切值。利用话题回显命令，回显话题/object将得到如图所示的结果。     date:后面第二、三个数据是宽度和高度，剩下的9个数据构成一个3x3的矩阵， 可以用下图公式计算位置和方向     其中，H是3×3的单应性矩阵，（x1，y1）是物体在存储图像中的位置，（x2，y2）是物体在当前帧中的位置。 这就对我们开发机器人很便利了，我们只需要订阅这个话题，获取我们想要的消息。 此文相当于介绍性质，下载功能包后可以自己探究一下功能包原理，这个功能包比较庞大，不在这再做分析.