问题描述
当cv2.remap(img,map1,map2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)的形状为map1而(h,w,2)的形状为map2时，(h,w)会做什么。
这些映射作为对cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap的输出，但是文档不是很清楚。如果将map2的变量numpy.array([],dtype=np.int16)更改为map2，它仍然会为我提供接近输出的输出，而不会省略cv2.remap，但存在差异。
在此过程中，img是否更改了node.geometry?.firstmaterial?.diffuse.contents = #imageLiteral(resourceName: “yourimagename”)
的数据类型？
解决方法
是的，遗憾的是文档尚不清楚。但是，如果您查看cv2.remap和
cv2.computeMaps告诉您它们的实际含义。
总而言之，cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap的输出提供了两个映射，其中第一个映射是两个通道矩阵，其中第一个通道是x坐标，第二个通道是y坐标用于重新映射。现在不同的是，这是定点精度的结果，而不是典型的浮点精度矩阵。定点主要用于计算重新映射的图像时的计算速度。第二张地图是一张插值系数表，因此当您与第一张地图一起使用时，与使用常规浮点精度矩阵相比，它提供的结果几乎相同，但节省了大量计算。
通过省略第二张地图，您仍然会得到不错的结果，但是第二张地图为空会导致精度损失，因为您没有提供插值表来生成如果使用浮点精度会创建的内容地图。这就是为什么您要查看质量稍差的图像。