第一次发文章，我们实验室和Framatome合作开发的一个核废料分炼机器人，我要做的是unknown objects segmentation，现在要sd-mask_rcnn的算法移植到ros平台上运行，但无奈没有现有的sd-mask_rcnn_ros节点可以直接git，需要我自己写。因为本人coding的经验缺少，我只能仿照mask_rcnn_ros节点，去试着写sd-mask_rcnn_ros节点，所以把mask_rcnn_ros给复现了一下，好废话结束，以下切题。
（保姆教程）记录全部步骤，重要解决几个问题：1. mask_rcnn_ros的节点环境配置；2. 解决cv_bridge在conda的python3环境的兼容问题；3. 连接摄像头（以usb cam为例），输出预测的可视化结果。（ 以下步骤最好要挂上vpn)
我的配置： ubuntu 18.04, ros melodic, cuda10.0, cudnn7.6.x，conda的python3.7环境（由miniconda3所建）
1. mask_rcnn_ros节点环境配置
1.1创建conda环境 conda create -n tf1.15 python=3.7，并激活环境tf1.15，如下步骤都在conda环境中进行
1.2 建立一个工作空间 mkdir ws_test, 再cd ws_test（根空间）
1.3git clone https://github.com/qixuxiang/mask_rcnn_ros.git src/mask_rcnn_ros
1.4 cd src/mask_rcnn_ros
1.5安装环境包，亦可逐个安装pip install xxx
！！！更改原作者的requirements.txt的环境包版本再pip install，就这么改：
更改后继续 ：
pip install -r requirements.txt
#如果网络问题，延长抓包时间 比如 pip --default-timeout=1000 install h5py==2.10.0
1.6 根空间编译+source
cd ws_test
catkin_make
source devel/setup.bash
1.7 cd src/mask_rcnn_ros/nodes, 修改mask_rcnn_node的 class InferenceConfig，添加 GPU_COUNT = 1 ，IMAGES_PER_GPU = 1， IMAGE_MIN_DIM = 320，和 IMAGE_MAX_DIM = 448
1.8 在 /mask_rcnn_ros/nodes/visualize.py 中的 indigo 修改为 melodic
sys.path.remove('/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages') #修改后
1.9 安装rospkg
pip install setuptools
pip install -U rosdep rosinstall_generator wstool rosinstall six vcstools
1.10另打开一个终端启动roscore，而现有终端 在根空间rosrun mask_rcnn_ros mask_rcnn_node运行后 看有没有报错，正常情况下没报错，能加载tensorflow，也能输出config配置，能调用visualize.py，但因为没启动摄像头的节点和实时画面作为输入，不会有任何输出结果，到这一步rosrun没有报错即可, ok了后ctrl+c中断。
break！！能启动rosrun后我们跳出第1.10，先跳到 2.1解决cv_bridge的问题
1.11 自 2.5后，激活tf1.15环境，现在可以跑该节点的一个案例，第二步是下载一个1.6G大小的rosbag包
cd ~/ws_test/src/mask_rcnn_ros/scripts
sh download_freiburg3_rgbd_example_bag.sh
再将这个包移动到/mask_rcnn_ros/bags中
cd ws_test
roslaunch mask_rcnn_ros freiburg3_rgbd_example.launch
在跑roslaunch的时候 ，可能会出现如下报错：
出现在visualize.py的cv2.findContours()报错 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)， 解决方案为 ：_, contours, _ = cv2.findContours 改为 contours, _ = cv2.findContours ；
参考 https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/339
比如出现报错AttribueError: module ‘keras.engine.topology’ has no attribute ‘ load_weights_from_hdf5_group_by_name’， 解决方案为：pip/conda安装的keras版本
Original: https://blog.csdn.net/pengfeiChu/article/details/124240449
Author: pengfeiChu
Title: （虚拟环境py3）基于ros实现mask-rcnn，启动摄像头，并输出预测的可视化结果，全步骤记录
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