对于重新Map的图像，OpenCV（版本4.7和更高版本）提供了一种更直接的方法，使用函数[cv::initInverseRectificationMap][1]。（K）、失真系数和校正（R）和投影（P）矩阵，通常从相机校准或立体校正中获得。您可以使用这些参数来计算逆校正图，这将允许您在重新Map后找到未失真图像中像素的原始位置。
此函数生成两个MapinvMapX和invMapY，可与cv::remap一起使用以执行逆校正。Map类型CV_16SC2是OpenCV中使用的预定义格式，用于为每个像素存储两个16位有符号整数。使用此类型时，invMapX和invMapY中的每个像素就像指向其在原始图像中的对应位置的固定索引一样工作。
下面是正确的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

// Assuming these variables are already initialized with valid data:
// k - Camera matrix
// DistCoeff - Distortion coefficients
// R - Rotation matrix (rectification)
// P - Projection matrix
// Ncols, Nrows - Size of the image

cv::Mat invMapX, invMapY;
cv::initInverseRectificationMap(k, DistCoeff, R, P, cv::Size(Ncols, Nrows), CV_16SC2, invMapX, invMapY);

// Now, to find the original position of a pixel from a remapped image, you can do the following:
cv::Vec2s pixel = invMapX.at<cv::Vec2s>(row_from_RemappedImage, col_from_RemappedImage);

// pixel[0] is the x-coordinate, and pixel[1] is the y-coordinate in the original (undistorted) image.

字符串
确保矩阵k, DistCoeff, R,和P使用相机校准的结果正确初始化。