你在调用cv::remap时遇到了这个未处理异常：❌ Microsoft C++ 异常:，位于内存位置…这表示 OpenCV 的remap()函数抛出了错误，

这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的。SFR是测模组对不同空间频率的响应情况，类似于MTF算法，但测试结果同时受镜头和感光器件以及处理程序的影响，因此称这种算法叫空间频率响应SFR。之所以SFR的测试图是一张斜边，是希望通过斜边中的多条线进行超采样，得到一条灰度变换更加平滑的线。点扩展函数是中心圆对称的，通常以沿x轴的亮度分布PSF(X,Y)作为成像

cv::resize(CPU版本) 和(GPU版本) 在默认情况下可能会产生微小的差异，主要原因包括：不同的实现算法浮点数计算的顺序差异硬件加速带来的精度差异// 输入图像// 下载结果// 比较结果std::cout << "最大差异: " << maxDiff << std::endl;

Coeff和上面的K1含义一样，具体的值由畸变模型决定。所以，SMIA TV畸变=2*ISO TV畸变，从公式可以看出，TV畸变是基于图像的高度和参考中心线的高度差异，如果需要计算图像水平方向的畸变，可以导入图像之前，先把图像旋转90°再分析。系数K1，Ru=Rd+K1Rd^3，其中R指的是图像中任意的点到图像中心的距离和角到中心的距离归一化后的半径。Ru指的是无畸变半径，Rd指的是畸变半径。这个

假设我们的目标运动速度是1mm/S，我们的测量精度是0.01mm/pixel，那么我们必须考虑，物体的运动引起的拖影必须要小于我们的精度0.01mm，目标移动0.01mm，需要用时10ms，这就要求我们的相机的曝光时间必须小于10ms，如果大于这个曝光时间，那么仅仅物体运动引起的模糊就会大于0.01，这时我们的精度已经无法达到0.01了。常用于：LCD缺陷的检测、包装文字检测、包装膜破损检测、纸张