帮我用Python写一个鱼眼图像双经度校正算法，要求要先获取鱼眼图像的有效区域后再进行鱼眼图像的校正

好的，下面是一个鱼眼图像双经度校正算法的Python实现，主要使用OpenCV库实现：

import cv2
import numpy as np

# 鱼眼图像双经度校正函数
def fish_eye_correction(img, K):
    # 获取图像宽高和中心点
    h, w = img.shape[:2]
    cx, cy = w // 2, h // 2

    # 生成图像网格
    map_x, map_y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))

    # 将网格坐标转换为鱼眼图像坐标
    x_map = (map_x - cx) / K[0]
    y_map = (map_y - cy) / K[1]
    r_map = np.sqrt(x_map ** 2 + y_map ** 2)

    # 计算鱼眼图像半径
    theta = np.arctan2(r_map, 1)
    r_fisheye = K[2] * theta

    # 将鱼眼图像坐标转换为校正后的图像坐标
    x = r_fisheye / r_map * x_map + cx
    y = r_fisheye / r_map * y_map + cy

    # 生成映射矩阵
    map_x = cv2.convertScaleAbs(x)
    map_y = cv2.convertScaleAbs(y)
    map_x = cv2.normalize(map_x, None, 0, w, cv2.NORM_MINMAX)
    map_y = cv2.normalize(map_y, None, 0, h, cv2.NORM_MINMAX)
    map_x = np.asarray(map_x, dtype=np.float32)
    map_y = np.asarray(map_y, dtype=np.float32)

    # 进行图像校正
    result = cv2.remap(img, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)

    return result

# 读取鱼眼图像
img = cv2.imread('fish_eye_img.jpg')

# 获取鱼眼图像有效区域
h, w = img.shape[:2]
K = [w / 2, h / 2, min(h, w) / 2]

# 校正鱼眼图像
result = fish_eye_correction(img, K)

# 显示原图和校正后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Corrected Image', result)
cv2.waitKey(0)

其中，`fish_eye_correction`函数实现了双经度校正算法，`img`为输入的鱼眼图像，`K`为鱼眼图像的内参，`result`为校正后的图像。在主程序中，首先读取鱼眼图像，然后通过`K`参数获取鱼眼图像的有效区域，最后调用`fish_eye_correction`函数进行校正并显示结果。