现在全景相机📷️、VR眼镜👓越来越火，可你有没有发现：全景图里的高楼总歪歪扭扭，自动驾驶有时认不清路边的树？
真不是技术不行，全景图是把球面场景“摊平”成平面，天生带着几何畸变、像素分布不均、边界断裂这仨毛病，注定了和普通透视图不一样。
全景不是“摊平的橘子皮”
现在不少家庭爱用全景相机📷️拍旅游vlog，自动驾驶车上也全是360度摄像头。
可你有没有发现：全景图里北方的雪往往糊成马赛克，自动驾驶有时候认不出路边的树？不是设备差，是全景视觉天生和咱们平时拍的“平面照”不一样，藏着三个“天生bug”。
咱先搞懂全景咋来的：普通透视图是手机的正常照片，是“盯着前方拍的平面”；全景图是把周围360度的场景“摊平”成一张长方形图。
就像剥橘子皮，你把橘子皮硬铺平，两端肯定会被拉得老长、皱巴巴。
放到全景图里，这问题就变成了“几何畸变”：球面的两极，被拉伸得变形，原本的直线变弯，物体形状全乱了。
还不止这个。摊平橘子皮时，赤道那圈，会摊得很开，像素特别密。
可两极呢？挤成一团，像素稀稀拉拉。比如你拍北极的冰川，全景图里那块就模糊得像打了码，这是第二个gap：非均匀采样，同一物体在不同位置的分辨率差太多。
最烦人的是第三个gap：边界连续性。
你想，全景图的左右两边其实是在球面上“连在一起”的，比如左边拍了个路灯，右边那个路灯其实是同一个角度。
但二维图上看，它们像俩没关系的事物，模型学的时候就认不出“这俩是一伙的”，导致分割或检测时出错。
这三个gap，就是透视算法迁移到全景上“失效”的根儿，不是算法菜，是全景的“出身”就带着毛病。
搞懂gap，才能选对“治bug”的招
那研究者咋解决这三个gap？其实就俩主流思路，关键是“按任务选对招”。
第一种叫“失真感知法”：不换投影，直接在全景图上“修bug”。
比如给畸变的两极加个“注意力权重”，让模型多关注这儿；或者设计专门的层来补偿拉伸。
好处是能保留全景的全局信息，分割、检测这种“要整体语义”的任务用它刚好。
比如分割全景里的人，不会把人分成两半。但缺点也明显：极区的畸变还是没彻底解决，要是做深度估计这种“要几何精度”的任务，准头不够。
第二种是“投影驱动法”：把全景球“切开”变成几个小投影。
比如立方体投影、切平面投影。每个小投影的畸变很小，直接用成熟的透视模型处理，最后再把结果拼回全景。
这种方法几何精度高，深度、光流这种“要准头”的任务用它，效果比失真感知好太多。但麻烦也来了：得拼多个视图，计算量大，还得调拼接的参数。
有人要问了：那我做文生全景图该选哪个？
简单，要整体好看、语义一致，选失真感知；要局部细节准，比如想让生成的房间布局更真实，选投影驱动。
说白了，没有“最好的方法”，只有“最适合任务的招”，搞懂三个gap，才不会瞎选模型白费功夫。
结语
其实全景视觉难，真不是技术不行，是咱们得先承认：它天生就和普通透视图“不是一路人”。
这三个gap不是靠“套个预训练模型”就能解决的，数据得够全，模型得针对全景做改进，落地的时候更得“按需选招”。
未来全景要“好用”，得顺着它的“脾气”来。
等这三个gap慢慢填上了，自动驾驶才能真看清路边的树，元宇宙才能有真实的全景体验，咱们用全景相机📷️拍的视频也不会糊成马赛克。
搞技术嘛，最怕“想当然套模板”，回到问题本身，才能把事儿做成。
说到底，全景视觉不是“高级透视”，是另一种看世界的方式。咱得学会“顺着它来”，而不是“逼它变成透视”。等这天到了，全景才能真正走进咱们的生活，不是吗？
