有时候，我们需要处理这些兼容性问题。此处列举我的过程，以供参考

mkdir -p my_ws_py39/src
cd my_ws_py39
catkin_make_isolated-DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.8 \-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.8.so

catkin_make_isolated allows per-package customization，和常见的 catkin_make 在这里区别不大。很多教程都推荐加上 --install，我这里没有，因为失败了，原因在下面。

其中，三个 命令行标识需要更改为你自己的环境路径，你可以通过

python3 -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_path('include'))"
python3 -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))"

来找到后两个。至于第一个，因为我在 miniconda下，可以通过指令

conda env list

查看。若是 linux，可以使用指令：

which python

显示当前 激活的(actived) python环境。在编译成功后，刷新当前环境，执行指令

source my_ws_py39/devel_ioslated/setup.bash

注意路径。此处我处于 ~路径下。

然后，将 vision_opencv-melodic.zip 文件夹放在 my_ws_py39/src目录下，并解压。此处更通用的做法是通过 git 指令进行 clone。我不想花时间在 git 配置上，直接以 zip的形式下载。

再重新走一遍 上述的 catkin_make_isolated指令，带上必要的命令行选项。

若成功，进行测试。

rospack find cv_bridge

查看文件路径。

第二份测试方式，先在一个终端中执行 roscore，启动 rosmaster。再在另一个终端中运行下述脚本，保证它能够运行在 ros 网络中。记得 通过指令 

chmod +x test_cv_bridge.py

 给脚本权限。此处，我假设脚本名为 test_cv_bridge.py

#!/usr/bin/env python
import rospy
from cv_bridge import CvBridge
import cv2if __name__ == '__main__':rospy.init_node('cv_bridge_test')bridge = CvBridge()# 创建一个空白图像用于测试import numpy as npimg = np.zeros((100,100,3), dtype=np.uint8)try:# 将 OpenCV 格式转换为 ROS 图像消息img_msg = bridge.cv2_to_imgmsg(img, encoding="bgr8")rospy.loginfo("cv_bridge 工作正常！")except Exception as e:rospy.logerr("cv_bridge 测试失败: %s", e)

Addition

我实际执行的语句

# 系统级的安装
sudo apt-get install ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-image-geometry
sudo apt-get install python3-dev# 虚拟环境中的安装
pip install rospkg catkin_pkg# 实际使用的编译指令
catkin_make_isolated   -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/bin/python3.9   -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/include/python3.9
source devel_isolated/setup.bash# 将 melodic 版本的package放入 /src目录下后执行
catkin_make_isolated   -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/bin/python3.9   -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/include/python3.9
source devel_isolated/setup.bash#记得在 编译后执行 source 刷新# 以下信息是另一个工作空间示例，使用 catkin_make
mkdir -p ws_py39/src
cd ws_py39/
catkin_make  -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/bin/python3.9 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/include/python3.9 -DPYTHON_LIBRARY=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/lib/libpython3.9.sosource devel/setup.bash 
cd src/
catkin_create_pkg graduation std_msgs roscpp rospy  
cd ../catkin_make  -DPYTHON_EXECUTABLE=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/bin/python3.9 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/include/python3.9 -DPYTHON_LIBRARY=/home/ncut/miniconda3/envs/tf/lib/libpython3.9.so

--install失败的原因。

这里是log，方便查看：

error: option --install-layout not recognized
CMake Error at catkin_generated/safe_execute_install.cmake:4 (message):
execute_process(.../catkin_generated/python_distutils_install.sh)
returned error code

查了资料，因为 cv_bridge 的 setup.py（或 CMakeLists.txt）中的 --install-layout 选项在 Python 3 下不被识别。

为什么分两次编译

第一次编译是为了 创建这个工作空间，然后通过 source 指令刷新该工作空间。这样，后面的编译操作，都会找到该工作空间中的信息，也即，它会使用python3。

第二次编译则是为了编译 cv_bridge。即我们真正的目的。

所以第一次编译是 必要的 preprocess，预处理。