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：
- 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。
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：
用 VPI 把 NV12 流直接去畸变。
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 / 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_32FC1map，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）。
