1. initUndistortRectifyMap函数
   函数说明：
   这个函数使用于计算无畸变和修正转换关系。
   函数原型：
   C++：
   void initUndistortRectifyMap( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
   InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2 );
   python：
   map1, map2=cv.initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, R, newCameraMatrix, size, m1type[, map1[, map2]])

   参数说明：
   cameraMatrix——输入的摄像头内参数矩阵（3X3矩阵）
   distCoeffs——输入的摄像头畸变系数矩阵（5X1矩阵）
   R——输入的第一和第二摄像头坐标系之间的旋转矩阵
   newCameraMatrix——输入的校正后的3X3摄像机矩阵
   size——摄像头采集的无失真图像尺寸
   m1type——map1的数据类型，可以是CV_32FC1或CV_16SC2
   map1——输出的X坐标重映射参数
   map2——输出的Y坐标重映射参数

2. remap()函数
   函数说明：一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置。
   函数原型：
   C++:
   void remap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2,
   int interpolation, intborderMode = BORDER_CONSTANT,
   const Scalar& borderValue = Scalar())
   python：
   dst = cv.remap(src, map1, map2, intermap2polation, dst=None, borderMode=None, borderValue=None)
   cv.remap(src, map1, map2, interpolation[, dst[, borderMode[, borderValue]]])
   参数说明：
   src——输入图像，即原图像，需要单通道8位或者浮点类型的图像
   dst(c++)——输出图像，即目标图像，需和原图形一样的尺寸和类型
   map1——它有两种可能表示的对象：（1）表示点（x,y）的第一个映射；（2）表示CV_16SC2，CV_32FC1等
   map2——有两种可能表示的对象：（1）若map1表示点（x,y）时，这个参数不代表任何值；（2）表示 CV_16UC1，CV_32FC1类型的Y值
   intermap2polation——插值方式，有四中插值方式：
   （1）INTER_NEAREST——最近邻插值
   （2）INTER_LINEAR——双线性插值（默认）
   （3）INTER_CUBIC——双三样条插值（默认）
   （4）INTER_LANCZOS4——lanczos插值（默认）

   intborderMode——边界模式，默认BORDER_CONSTANT
   borderValue——边界颜色，默认Scalar()黑色

程序实现：
#摄像头内参矩阵参数
self.intrinsic = np.array([[5.8629461226441333e+02, 0., 3.2307824498677365e+02],
[0., 5.8580366873441926e+02, 2.4267926102121419e+02],
[0., 0., 1.]])
#摄像头畸变矩阵参数
self.distortion_coeff = np.array([[-4.3728820025053183e-01], [2.4851525131136012e-01],
[-7.7560743133785464e-04], [-6.2320226939478036e-04],
[-8.3503368627783472e-02]])

map1, map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(self.intrinsic, self.distortion_coeff, None, None,
(frame.shape[1], frame.shape[0]), cv2.CV_32FC1)
frame = cv2.remap(frame, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)
最后：
参考链接：https://docs.opencv.org/master/index.html