我是CV的新手，并尝试将两个相机的视频拼接在一起，这两个相机相对于另一个是静止的 . 细节：
相机是一个在另一个旁边，我可以调整它们之间的旋转角度 . 相机将相对于世界移动，因此场景将会发生变化 .
要拼接的帧数大约为300（每帧由两张图片组成，每张照片一张） .
我不需要实时拼接，但我想尽可能快地使用我知道相机相对位置的事实 . 每张图片的分辨率相对较高，约为900x600 .
现在我正处于我有代码拼接2张单张图片的舞台上，礼貌http://ramsrigoutham.com/2012/11/22/panorama-image-stitching-in-opencv/
主要阶段是：
使用SURF检测器在两个匹配SURF描述符的图像中找到SURF描述符使用FLANN Matcher后处理匹配找到好的匹配使用RANSAC使用匹配的SURF描述符估计Homography矩阵基于单应矩阵扭曲图像我的问题是：我怎么能基于我已经了解相机位置的事实来优化过程？
理想情况下，我想做一些初始计算，找到摄像机视角之间的转换，然后重复使用它 . 但不确定我的基本简历知识是否确实可行，以及我可以使用的转换 .
我知道计算单应矩阵一次并重复使用它是行不通的，因为场景正在改变 .
另外两种可能性：
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我发现了一个类似的case（但是静止的场景），其中变换被计算一次并重复使用 . 这是哪个变换，它可以在我的情况下工作吗？
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我发现的另一种可能性是使用初始知识找到两张图片之间的重叠区域，并忽略其余图片以节省时间 . 相关thread
任何帮助将不胜感激！罗恩