對每路幀做魚眼去畸變除了用cv::cuda::remap是否有更好的辦法呢？
確實 cv::cuda::remap 不是唯一可選項，甚至未必是最高效或最適合實際業務量級的方案。
🎯 1?? 去畸變的原理
魚眼相機（或者大廣角相機）會把直線拉彎，這個是因為成像幾何模型里，像素點位置是非線性映射。
去畸變的本質是：
輸入像素（目標圖） → 找到它在原圖上的物理位置 → 從原圖采樣 → 寫到輸出
所以核心就是：
把目標圖中每個像素
(x, y)→ 找到(u, v)。然后做插值（通常雙線性）。
這個「查表」就是 重映射（Remap）：
OpenCV 里：
remap()= 查表 + 插值。
? 2?? 為什么用 cv::cuda::remap
OpenCV CUDA 版本是比較平滑的「可用方案」：
已經幫你把查表（
map1,map2）的計算和采樣放到 GPU 上跑。對單幀、單攝像頭而言，足夠靈活，兼容 OpenCV 下游管道。
但是它的問題：
并不是針對 Jetson 平臺（NVidia Jetson NX/Orin）深度優化的。
調度開銷、上下文切換、數據結構是通用的，不是最快的。
不支持批處理，也沒有多線程流水線調度。
對多路 1080p + 高幀率來說，cv::cuda::remap 可能不是極限性能。
🧩 3?? 有什么更好的替代？
? 方案 A：自寫 CUDA Kernel
適合： 需要極限低延遲 / 多路實時拼接
自己寫 CUDA kernel：
- 把標定參數（內參矩陣、畸變系數）放到常量內存或 texture memory。
- 每個 CUDA thread 負責一個目標像素。
- 直接在 GPU 內計算
(u, v)而非查表。 - 可以在去畸變時順帶做拼接（多路拼進一個 pano）。
這樣：
不需要先生成
map1、map2。不需要
cv::cuda::remap的中間緩沖。可以把多路魚眼直接在一個 Kernel 里搞定，省掉多次 remap 的顯存讀寫。
這是車載環視（AVM）、無人機視覺常見做法。
? 方案 B：用 NVIDIA VisionWorks / VPI
Jetson 平臺有官方的：
VPI (Vision Programming Interface) — NVIDIA 出的視覺庫，專門對 Jetson 做了深度優化。
內含魚眼校正、重映射等模塊，支持 CUDA、PVA、VIC 硬件單元執行。
性能比 OpenCV CUDA 高一截，且可以跟
NvMedia配套。
典型做法：
用 VPI 把 NV12 流直接去畸變。
去畸變后仍是 NV12，后面可直接喂給拼接或推流，無需中間轉 BGR。
? 方案 C：GStreamer 插件里做
有的車規行業會把去畸變放到：
自定義 GStreamer 插件（比如基于 CUDA）。
或者基于 DeepStream 的環視插件（DS 有官方 Sample）。
優點：
拉流 → 去畸變 → 拼接 → 編碼，全程不落地到 OpenCV。
不需要多次顯存/內存拷貝。
時延更低。
?? 可行度總結
| 方法 | 優點 | 難點 |
|---|---|---|
cv::cuda::remap | 快速可用，調試簡單 | 性能一般，不適合大規模拼接 |
| 自寫 CUDA kernel | 性能極高，靈活度極高 | 開發量大，需要 CUDA 熟練度 |
| VPI / VisionWorks | Jetson 原生優化，穩定 | 學習曲線，API 和 OpenCV 不完全兼容 |
| GStreamer 插件 | 全流程硬件化，延遲最低 | 開發、調試復雜度較高 |
🔑 結論
如果你只是小批量驗證，cv::cuda::remap 足夠。
如果要做真正的量產環視（4路 4K、30FPS），最好：
用 VPI 或 DeepStream，或者
自寫 CUDA Kernel，并且把拼接也并進去。
這樣可以把去畸變+拼接做到 1 次顯存讀寫完成，效率是 OpenCV 方案的幾倍。
但是有個問題：
VPI的加速效果需要自身版本升級到1.1及以上，Jetpack要大于4.6及以上。
VPI 在 1.0 ~ 1.0.15 時期（對應 JetPack 4.4 / 4.5），功能極其有限：
只支持少數算法：
Remap、BoxFilter、Gaussian、ConvertColor、Rescale之類。不包含
WarpMap、WarpGrid新結構（這是從 VPI 1.1 和 JetPack 4.6 才開始提供的）。
Remap在 1.0 只能接受VPIImage的warpMap是簡單的稠密CV_32FC1map，而不是新式網格（WarpMap Grid）。在 JetPack 4.5 + VPI 1.0.15 下，無法使用
VPIWarpMap+ 硬件加速 Remap。
🚩 建議
👉 如果你必須上 VPI CUDA Remap：
請把 JetPack 升級到 4.6.3（對應 VPI 1.1）。
或直接上 JetPack 5.x（VPI 2.x 更完善）。
