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这只是对文件的一个简单的误解，我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚，但是这个函数可能没有按您预期的方式工作；事实上，它在与我最初预期相反的方向工作。
remap()没有做的是获取源图像的坐标，变换点，然后插值。remap()所做的是，对于目的地图像中的每个像素，查找它来自源图像中的位置，然后分配一个插值值。它需要这样工作，因为为了插值，它需要查看每个像素处源图像周围的值。让我扩展一下(可能会重复一下，但不要误会)。map1 – The first map of either (x,y) points or just x values having the type CV_16SC2 , CV_32FC1 , or CV_32FC2 . See convertMaps() for details on converting a floating point representation to fixed-point for speed.
map2 – The second map of y values having the type CV_16UC1 , CV_32FC1 , or none (empty map if map1 is (x,y) points), respectively.
这里关于map1的“Thefirstmap of…”的措辞有些误导。记住，这些是图像从映射的坐标……这些点从map_x(x, y), map_y(x, y)的src映射，然后放在x, y的dst中。它们应该和你想把它们扭曲成的图像形状一样。请注意文档中显示的公式：dst(x,y) = src(map_x(x,y),map_y(x,y))
这里map_x(x, y)在x, y给定的行和列上查找map_x。然后在这些点对图像进行求值。它查找src中x, y的映射坐标，然后将该值赋给dst中的x, y。如果你盯着它看够久，它就开始有意义了。在新目标图像中的像素(0, 0)处，我查看map_x和map_y，它们告诉我源图像中相应像素的位置，然后通过查看源图像中的接近值，可以在目标图像中的(0, 0)处分配插值。这就是remap()以这种方式工作的基本原因；它需要知道像素从哪里来，以便它可以看到要插值的相邻像素。
做作的小例子img = np.uint8(np.random.rand(8, 8)*255)
#array([[230, 45, 153, 233, 172, 153, 46, 29],
# [172, 209, 186, 30, 197, 30, 251, 200],
# [175, 253, 207, 71, 252, 60, 155, 124],
# [114, 154, 121, 153, 159, 224, 146, 61],
# [ 6, 251, 253, 123, 200, 230, 36, 85],
# [ 10, 215, 38, 5, 119, 87, 8, 249],
# [ 2, 2, 242, 119, 114, 98, 182, 219],
# [168, 91, 224, 73, 159, 55, 254, 214]], dtype=uint8)
map_y = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype=np.float32)
map_x = np.array([[5, 6], [7, 10]], dtype=np.float32)
mapped_img = cv2.remap(img, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)
#array([[153, 251],
# [124, 0]], dtype=uint8)
那这里发生了什么？记住，这些是img的索引，将映射到它们所在的行和列。在这种情况下，最容易检查矩阵：map_y
=====
0 1
2 3
map_x
=====
5 6
7 10
因此(0，0)处的目标图像与map_y(0, 0), map_x(0, 0) = 0, 5处的源图像具有相同的值，第0行和第5列处的源图像是153。请注意，在目标图像中mapped_img[0, 0] = 153。这里没有插值，因为我的地图坐标是精确的整数。此外，我还包含了一个越界索引(map_x[1, 1] = 10，它大于图像宽度)，注意，当它越界时，它只是被赋值为0。
完整用例示例
下面是一个完整的代码示例，使用地面真值单应，手动扭曲像素位置，然后使用remap()从转换点映射图像。注意，这里我的单应式将true_dst转换为src。因此，我建立了一个任意多个点的集合，然后通过用单应变换计算这些点在源图像中的位置。然后使用remap()查找源图像中的这些点，并将它们映射到目标图像中。import numpy as np
import cv2
# read images
true_dst = cv2.imread(“img1.png”)
src = cv2.imread(“img2.png”)
# ground truth homography from true_dst to src
H = np.array([
[8.7976964e-01, 3.1245438e-01, -3.9430589e+01],
[-1.8389418e-01, 9.3847198e-01, 1.5315784e+02],
[1.9641425e-04, -1.6015275e-05, 1.0000000e+00]])
# create indices of the destination image and linearize them
h, w = true_dst.shape[:2]
indy, indx = np.indices((h, w), dtype=np.float32)
lin_homg_ind = np.array([indx.ravel(), indy.ravel(), np.ones_like(indx).ravel()])
# warp the coordinates of src to those of true_dst
map_ind = H.dot(lin_homg_ind)
map_x, map_y = map_ind[:-1]/map_ind[-1] # ensure homogeneity
map_x = map_x.reshape(h, w).astype(np.float32)
map_y = map_y.reshape(h, w).astype(np.float32)
# remap!
dst = cv2.remap(src, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)
blended = cv2.addWeighted(true_dst, 0.5, dst, 0.5, 0)
cv2.imshow(‘blended.png’, blended)
cv2.waitKey()
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