雙目相機的remap主要是為了解決「極線對齊」的問題，需要輸入相機的內外引數，分別產生左圖x方向、y方向和右圖x方向、y方向的remap**，並由這個**按照lut對原影象進行「極限校正」。
對極幾何是雙目相機立體標定的數學基礎，相關知識點參考：
主要思路是：
（1）讀入雙目相機的內外引數：
filestorage fs(path, filestorage::read);
vectorlimg_list, rimg_list;
if(!fs.isopened())
fs["m1"
] >> m1;
//> limg的內參
fs["d1"
] >> d1;
//> limg的畸變係數
fs["m2"
] >> m2;
//> rimg的內參
fs["d2"
] >> d2;
//> rimg的畸變係數
fs["r"
] >> r;
//> 旋轉矩陣
fs["t"
] >> t;
//> 平移矩陣
m1-左目相機內參；
d1-左目相機畸變係數；
m2-右目相機內參；
d2-右目相機畸變係數；
r -雙目相機外參的旋轉矩陣；
t -雙目相機外參的平移矩陣；
（2）利用stereorectify函式，由雙目相機內外引數計算雙目相機的校正變換矩陣；
（3）利用initundistortrectifymap函式，由對應的相機內參和校正變換矩陣計算x和y方向的remap**；
mat rl, rr, pl, pr, q;
stereorectify(m1, d1, m2, d2, size(1280, 720), r, t, rl, rr, pl, pr, q, calib_zero_disparity, -1, size(1280, 720));
initundistortrectifymap(m1, d1, rl, pl, size(1280, 720), cv_32fc1, maplx, maply);
initundistortrectifymap(m2, d2, rr, pr, size(1280, 720), cv_32fc1, maprx, mapry);
（4）利用remap函式，由remap**和對應的原圖計算極線校正之後的影象。
mat limg = imread(
"limage.png"
, cv_load_image_anydepth);
mat rimg = imread("rimage.png"
, cv_load_image_anydepth);
mat re_imgl, re_imgr;
remap(limg, re_imgl, maplx, maply, inter_linear);
remap(rimg, re_imgr, maprx, mapry, inter_linear);
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