对每路帧做鱼眼去畸变除了用cv::cuda::remap是否有更好的办法呢?
确实 cv::cuda::remap
不是唯一可选项,甚至未必是最高效或最适合实际业务量级的方案。
🎯 1️⃣ 去畸变的原理
鱼眼相机(或者大广角相机)会把直线拉弯,这个是因为成像几何模型里,像素点位置是非线性映射。
去畸变的本质是:
输入像素(目标图) → 找到它在原图上的物理位置 → 从原图采样 → 写到输出
所以核心就是:
-
把目标图中每个像素
(x, y)
→ 找到(u, v)
。 -
然后做插值(通常双线性)。
这个「查表」就是 重映射(Remap):
-
OpenCV 里:
remap()
= 查表 + 插值。
⚡ 2️⃣ 为什么用 cv::cuda::remap
OpenCV CUDA 版本是比较平滑的「可用方案」:
-
已经帮你把查表(
map1
,map2
)的计算和采样放到 GPU 上跑。 -
对单帧、单摄像头而言,足够灵活,兼容 OpenCV 下游管道。
但是它的问题:
-
并不是针对 Jetson 平台(NVidia Jetson NX/Orin)深度优化的。
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调度开销、上下文切换、数据结构是通用的,不是最快的。
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不支持批处理,也没有多线程流水线调度。
对多路 1080p + 高帧率来说,cv::cuda::remap
可能不是极限性能。
🧩 3️⃣ 有什么更好的替代?
✅ 方案 A:自写 CUDA Kernel
适合: 需要极限低延迟 / 多路实时拼接
-
自己写 CUDA kernel:
- 把标定参数(内参矩阵、畸变系数)放到常量内存或 texture memory。
- 每个 CUDA thread 负责一个目标像素。
- 直接在 GPU 内计算
(u, v)
而非查表。 - 可以在去畸变时顺带做拼接(多路拼进一个 pano)。
这样:
-
不需要先生成
map1
、map2
。 -
不需要
cv::cuda::remap
的中间缓冲。 -
可以把多路鱼眼直接在一个 Kernel 里搞定,省掉多次 remap 的显存读写。
这是车载环视(AVM)、无人机视觉常见做法。
✅ 方案 B:用 NVIDIA VisionWorks / VPI
Jetson 平台有官方的:
-
VPI (Vision Programming Interface) — NVIDIA 出的视觉库,专门对 Jetson 做了深度优化。
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内含鱼眼校正、重映射等模块,支持 CUDA、PVA、VIC 硬件单元执行。
-
性能比 OpenCV CUDA 高一截,且可以跟
NvMedia
配套。
典型做法:
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用 VPI 把 NV12 流直接去畸变。
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去畸变后仍是 NV12,后面可直接喂给拼接或推流,无需中间转 BGR。
✅ 方案 C:GStreamer 插件里做
有的车规行业会把去畸变放到:
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自定义 GStreamer 插件(比如基于 CUDA)。
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或者基于 DeepStream 的环视插件(DS 有官方 Sample)。
优点:
-
拉流 → 去畸变 → 拼接 → 编码,全程不落地到 OpenCV。
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不需要多次显存/内存拷贝。
-
时延更低。
⚙️ 可行度总结
方法 | 优点 | 难点 |
---|---|---|
cv::cuda::remap | 快速可用,调试简单 | 性能一般,不适合大规模拼接 |
自写 CUDA kernel | 性能极高,灵活度极高 | 开发量大,需要 CUDA 熟练度 |
VPI / VisionWorks | Jetson 原生优化,稳定 | 学习曲线,API 和 OpenCV 不完全兼容 |
GStreamer 插件 | 全流程硬件化,延迟最低 | 开发、调试复杂度较高 |
🔑 结论
如果你只是小批量验证,cv::cuda::remap
足够。
如果要做真正的量产环视(4路 4K、30FPS),最好:
-
用 VPI 或 DeepStream,或者
-
自写 CUDA Kernel,并且把拼接也并进去。
这样可以把去畸变+拼接做到 1 次显存读写完成,效率是 OpenCV 方案的几倍。
但是有个问题:
VPI的加速效果需要自身版本升级到1.1及以上,Jetpack要大于4.6及以上。
VPI 在 1.0 ~ 1.0.15 时期(对应 JetPack 4.4 / 4.5),功能极其有限:
只支持少数算法:
Remap
、BoxFilter
、Gaussian
、ConvertColor
、Rescale
之类。不包含
WarpMap
、WarpGrid
新结构(这是从 VPI 1.1 和 JetPack 4.6 才开始提供的)。
Remap
在 1.0 只能接受VPIImage
的warpMap
是简单的稠密CV_32FC1
map,而不是新式网格(WarpMap Grid)。在 JetPack 4.5 + VPI 1.0.15 下,无法使用
VPIWarpMap
+ 硬件加速 Remap。
🚩 建议
👉 如果你必须上 VPI CUDA Remap:
请把 JetPack 升级到 4.6.3(对应 VPI 1.1)。
或直接上 JetPack 5.x(VPI 2.x 更完善)。