运行环境：
Ubuntu16.04
ros-kinetic版本
准备工作：
需要r提前安装的webcam的驱动，这里推荐使用两种usb_cam和uvc_camera
（1）usb_cam的安装：清楚明了的usb_cam安装及使用
cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git
cd ..
catkin_make （2）uvc_camera的安装：usv_camera安装-主要看链接中-安装摄像头驱动
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/ktossell/camera_umd
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash两种驱动都可以使用，也会说明两种驱动的运行方式，推荐uvc_camera，其节点可以单独运行，不一定只运行launch文件
具体步骤：
1.安装find_object_2d包
先安装依赖：
sudo apt-get install ros-kinetic-find-object-2d然后定位到工作空间编译源码包：
cd ~/catkin_ws
git clone https://github.com/introlab/find-object src/find_object_2d
catkin_make
意思是将github里面的那个源码复制到src中自动创建的find_object_2d文件夹中。然后编译。
注意：我再编译的时候出现过问题，因为ros自带的opencv版本是3.3.1，而我系统中装的opencv版本是3.4.4,因此报错：
/opt/ros/kinetic/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs3.so.3.3.1：对‘TIFFSetErrorHandler@LIBTIFF_4.0’未定义的引用
collect2: error: ld returned 1 exit status
CMakeFiles/viso2.dir/build.make:262: recipe for target 'viso2' failed
make[2]: *** [viso2] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:67: recipe for target 'CMakeFiles/viso2.dir/all' failed
make[1]: *** [CMakeFiles/viso2.dir/all] Error 2
Makefile:83: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2
解决方法：修改find_object_2d中CmakeList.txt文件中opencv依赖的版本，在find_object_2d包内的CmakeList.txt文件中，将FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED)强加上指定版本FIND_PACKAGE(OpenCV 3.3.1 REQUIRED)
然后编译正常就接着下面的工作：
2、运行find_object_2d节点检测网络摄像头图像中的物体
1、启动roscore:
roscore2、启动摄像头节点：
（1）安装的usb-cam,新开终端输入：
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch然后会弹出摄像头视频信息，如果是电脑的摄像头，就将usb_cam-test.launch文件中的device的video0改为video1，就读取外接摄像头的图像了。
然后查看话题：
rostopic list
摄像头图像话题就是/usb_cam/image_raw。
（2）安装的uvc_camera，终端输入：
rosrun uvc_camera uvc_camera_node device:=/dev/video1此时并不会像usb_cam显示图像，只会显示一些节点启动的信息，然后就进入等待状态，同样的，再开一个终端查看话题：
rostopic list
该驱动下的图像话题名为：/image_raw
3、启动物体检测节点：
rosrun find_object_2d find_object_2d image:=/usb_cam/image_raw //usb_cam使用
rosrun find_object_2d find_object_2d image:=/image_raw //uvc_camera使用
haar角点就能显现出来。
4、在此基础上实现检测物体
对准fin_object界面左侧 Objects下面的空白界面，单击鼠标右键->Add objects form scene ,就会显示出：
然后选择你准备识别的物体，按下Take picture
最好让物体的背景和周围很平滑，不然会出现很多检测点。
拍下照片后，用鼠标框处目标区域，越精确越好，我这里并不严谨，点击->next：
然后就会显示检测的特征点数，然后点击->end
OK，此处已经成功添加了一个待检测物体-杯子，然后用摄像头去拍摄时就会框出待检测物体：
还可以接续确定物体的位置，新开终端输入：
rosrun find_object_2d print_objects_detected
终端可以看到返回的位置信息
还可以通过回显话题名 /objects 来获取检测物体的完整信息：
rostopic echo /objects
其中213.0和401.0是检测物体宽和高，后面的九个数字是一个3*3的单应性矩阵。这个矩阵可以根据下图的公式找到目标的当前位置和方向。
到此基本物体检测和识别就结束了