cv::Mat distorted_points = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); // 一样的，为什么会这样呢？ cv::fisheye::distortPoints(undistorted_mat, distorted_points, K, D, 0); // 这里自己写一下吧 确实有些问题 cv::Mat distorted_map = distorted_points; cv::Mat map = distorted_map.reshape(0, rows); map.convertTo(map, CV_32FC2); perspective_map = map;

这段代码是使用OpenCV中的鱼眼畸变校正函数`cv::fisheye::distortPoints()`将一个未校正的图像坐标矩阵转换为校正后的图像坐标矩阵。其中，`rows`和`cols`是图像的行数和列数，`K`和`D`是相机内参和畸变系数，`undistorted_mat`是未校正的图像坐标矩阵。

这段代码中，首先创建了一个大小为`1 x rows*cols`、数据类型为`CV_64FC2`的矩阵`distorted_points`用来存储校正后的图像坐标。接着，使用`cv::fisheye::distortPoints()`函数将未校正的图像坐标转换为校正后的图像坐标，并将结果存储在`distorted_points`中。然后将`distorted_points`矩阵赋值给`distorted_map`矩阵，再使用`reshape()`函数将`distorted_map`矩阵变形为`rows x cols`大小的矩阵，并将数据类型转换为`CV_32FC2`。最终，将变形后的矩阵赋值给`perspective_map`矩阵。

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cv::Mat distorted_points = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); // 一样的,为什么会这样呢? cv::fisheye::distortPoints(undistorted_mat, distorted_points, K, D, 0); // 这里自己写一下吧 确实有

几个问题需要解释一下：

1. `cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)` 是创建一个大小为 1x(rows * cols) 的双通道浮点型矩阵，用来存储畸变后的点坐标。其中 `rows` 和 `cols` 是输入矩阵的行数和列数。

2. `cv::fisheye::distortPoints` 是 OpenCV 中用于对鱼眼相机图像进行畸变矫正的函数。它接受输入的二维点坐标矩阵 `undistorted_mat`，相机内参矩阵 `K`，畸变系数向量 `D`，以及一个标量参数 `alpha`，并输出畸变后的点坐标矩阵 `distorted_points`。

3. 在这段代码中，我们将 `undistorted_mat` 作为输入矩阵，`K` 和 `D` 为相机的内参矩阵和畸变系数向量，`0` 为畸变矫正的标量参数，即不进行缩放。输出矩阵 `distorted_points` 是一个 1x(rows * cols) 的矩阵，存储了畸变后的点坐标。

希望这能解答你的问题。