帮我用Python写一个鱼眼图像双经度校正的算法

鱼眼图像双经度校正的算法可以分为以下几个步骤：

1. 读取鱼眼图像
2. 计算图像中心点坐标
3. 根据经度的范围，确定经度间隔
4. 针对每个经度，计算出对应的球面坐标系下的点
5. 将球面坐标系下的点投影到平面坐标系下
6. 将投影后的点绘制到新的图像中

下面是一个简单的 Python 实现：

import cv2
import numpy as np
import math

def fisheye_to_equirectangular(img):
    # Step 1: 读取鱼眼图像
    h, w, c = img.shape
    
    # Step 2: 计算图像中心点坐标
    cx = w // 2
    cy = h // 2
    
    # Step 3: 根据经度的范围，确定经度间隔
    fov = 180
    d = fov / w
    phi = np.linspace(-180, 180, w) * math.pi / 180
    
    # Step 4: 计算出对应的球面坐标系下的点
    theta = np.linspace(-90, 90, h) * math.pi / 180
    theta, phi = np.meshgrid(theta, phi)
    x = np.sin(theta) * np.cos(phi)
    y = np.sin(theta) * np.sin(phi)
    z = np.cos(theta)
    
    # Step 5: 将球面坐标系下的点投影到平面坐标系下
    f = w / (2 * math.tan(math.radians(fov / 2)))
    k = np.zeros((3, 3))
    k[0, 0] = k[1, 1] = f
    k[2, 2] = 1
    r = np.zeros((3, 3))
    r[0, 0] = r[1, 1] = 1
    r[2, 2] = -1
    r[2, 0] = cx
    r[2, 1] = cy
    xyz = np.stack([x, y, z], axis=3).reshape(-1, 3)
    xyz = np.dot(xyz, r.T)
    xy = np.dot(xyz, k.T)
    xy[:, 0] /= xy[:, 2]
    xy[:, 1] /= xy[:, 2]
    xy = np.round(xy[:, :2]).astype(np.int32)
    
    # Step 6: 将投影后的点绘制到新的图像中
    eq = np.zeros((h, w, c), dtype=np.uint8)
    for i in range(h * w):
        eq[xy[i, 1], xy[i, 0], :] = img[int(i / w), i % w, :]
    
    return eq

其中，`img` 是输入的鱼眼图像，`eq` 是输出的双经度校正后的图像。这个算法实现了将鱼眼图像转换为等经纬度图像的功能。需要注意的是，这个算法可能会存在一些误差，因为它只是近似地计算了球面坐标系下的点，并没有考虑到球面的形状。如果需要更加精确的双经度校正，可以使用更为复杂的算法。