在prescan中，lens distortion map文件RGBA通道值代码是怎么去畸变的？

在Prescan中，通过以下代码可以将lens distortion map文件RGBA通道值进行畸变校正：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和lens distortion map文件
img = cv2.imread('img.png')
map = cv2.imread('map.png')

# 获取原始图像大小
h, w = img.shape[:2]

# 生成网格点坐标
x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))
points = np.stack((x, y), axis=-1).reshape((-1, 2))

# 将网格点坐标转换为标准化图像坐标
points_norm = cv2.convertPointsToHomogeneous(points)
points_norm[:, :, :2] = (points_norm[:, :, :2] - np.array([[w/2, h/2]])) / np.array([[w/2, h/2]])

# 将标准化图像坐标转换为相机坐标
points_cam = cv2.perspectiveTransform(points_norm, camera_matrix)

# 计算畸变后的相机坐标
points_undistort = cv2.undistortPoints(points_cam, camera_matrix, dist_coeffs)

# 将畸变后的相机坐标转换为畸变图像坐标
points_undistort = cv2.perspectiveTransform(points_undistort, inv_camera_matrix)
points_undistort[:, :, :2] = (points_undistort[:, :, :2] * np.array([[w/2, h/2]])) + np.array([[w/2, h/2]])

# 生成畸变校正图像
img_undistort = cv2.remap(img, points_undistort.reshape((h, w, 2)), None, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示畸变校正结果
cv2.imshow('img_undistort', img_undistort)
cv2.waitKey()

其中，camera_matrix和dist_coeffs是相机内参矩阵和畸变系数，inv_camera_matrix是相机内参矩阵的逆矩阵。points_norm和points_cam分别是标准化图像坐标和相机坐标，points_undistort是畸变校正后的相机坐标，可以通过转换回图像坐标得到畸变校正后的图像。