# Работа с камерой

Для работы с основной камерой необходимо убедиться что она включена в файле `~/catkin_ws/src/clever/clever/launch/clever.launch`:

```xml
<arg name="main_camera" default="true"/>
```

Также нужно убедиться, что для камеры [указано корректное расположение и ориентация](camera_frame.md).

При изменении launch-файла необходимо перезапустить пакет `clever`:

```bash
sudo systemctl restart clever
```

Для мониторинга изображения с камеры можно использовать rqt или [web_video_server](web_video_server.md).

## Компьютерное зрение

Для реализации алгоритмов компьютерного зрения рекомендуется использовать предустановленную на [образ SD-карты](microsd_images.md) библиотеку [OpenCV](https://opencv.org).

### Python

Основная статья: http://wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials/ConvertingBetweenROSImagesAndOpenCVImagesPython.

Пример создания подписчика на топик с изображением с основной камеры для обрабоки с использованием OpenCV:

```python
import rospy
import cv2
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge

rospy.init_node('computer_vision_sample')
bridge = CvBridge()

def image_callback(data):
    cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8')  # OpenCV image
    # Do any image processing with cv2...

image_sub = rospy.Subscriber('main_camera/image_raw', Image, image_callback)

rospy.spin()
```

Для отладки обработки изображения можно публиковать отдельный топик с обработанным изображением:

```python
image_pub = rospy.Publisher('~debug', Image)
```

Публикация обработанного изображения (в конце функции image_callback):

```python
image_pub.publish(bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, 'bgr8'))
```

Получаемые изображения можно просматривать используя [web_video_server](web_video_server.md).
