AGX Xavier 搭建360环视教程【补充一:鱼眼去畸变(Fisheye Undistortion)】

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。

  • 调度开销、上下文切换、数据结构是通用的,不是最快的。

  • 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:

  1. 把标定参数(内参矩阵、畸变系数)放到常量内存或 texture memory。
  2. 每个 CUDA thread 负责一个目标像素。
  3. 直接在 GPU 内计算 (u, v) 而非查表。
  4. 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 map1map2

  • 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。

  • 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:

  1. 用 VPI 把 NV12 流直接去畸变。

  2. 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:

  • 自定义 GStreamer 插件(比如基于 CUDA)。

  • 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。

  • 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 / VisionWorksJetson 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:RemapBoxFilterGaussianConvertColorRescale 之类。

  • 不包含 WarpMapWarpGrid 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 VPIImagewarpMap 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)。

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