在 OpenCV 中，cv::remap 和 cv::undistort 都用于处理图像畸变校正，但它们的实现方式和应用场景有显著区别。以下是详细对比：

1. cv::undistort：直接畸变校正

功能

• 输入：原始畸变图像 + 相机内参矩阵 (cameraMatrix) + 畸变系数 (distCoeffs)。

• 输出：校正后的无畸变图像。

• 内部流程：

  • 根据内参和畸变系数，自动计算畸变映射关系（等价于调用 cv::initUndistortRectifyMap）。

  • 使用映射关系对图像进行重采样（等价于调用 cv::remap）。

• 特点：

  • 封装性高：一步完成畸变校正，无需手动计算映射表。

  • 适合简单场景：适用于单次校正或不需要重复使用映射表的场景。

示例代码

Mat distortedImage = imread("distorted.jpg");
Mat undistortedImage;
cv::undistort(distortedImage, undistortedImage, cameraMatrix, distCoeffs);

2. cv::remap：通用像素重映射

功能

• 输入：原始图像 + 预计算的映射表 (map1, map2)。

• 输出：根据映射表变换后的图像。

• 核心用途：

  • 不仅限于畸变校正，可实现任意几何变换（如旋转、缩放、自定义变形等）。

  • 需预先计算映射表（例如通过 cv::initUndistortRectifyMap 生成畸变校正的映射表）。

• 特点：

  • 灵活性高：支持自定义映射关系。

  • 高效复用：映射表计算一次后，可重复用于多帧图像（适合实时视频处理）。

示例代码（结合畸变校正）

// 预计算映射表（仅需一次）
Mat map1, map2;
cv::initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), cameraMatrix, imageSize, CV_32FC1, map1, map2);

// 对每帧图像应用映射表
Mat distortedImage = imread("distorted.jpg");
Mat undistortedImage;
cv::remap(distortedImage, undistortedImage, map1, map2, INTER_LINEAR);

3. 关键区别总结

4. 性能优化建议

• 实时视频处理：优先使用 initUndistortRectifyMap + remap，避免每帧重复计算映射表。

• 单次图像处理：直接使用 undistort 更便捷。

• 自定义几何变换：必须用 remap（例如同时校正畸变和图像旋转）。

5. 关系示意图

畸变校正流程：
    [cv::undistort] 
        = [cv::initUndistortRectifyMap] + [cv::remap]
        
灵活性扩展：
    [自定义映射表] + [cv::remap] → 实现任意图像变换

通过理解两者的区别，可以根据需求选择更高效或更灵活的方法！