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我是 CV 的新手，并试图将两台摄像机的视频拼接在一起，这两台摄像机相对于另一台是静止的。细节：

相机并排放置，我可以调整它们之间的旋转角度。摄像机将相对于世界移动，因此场景将发生变化。

要拼接的帧数大约是 300 帧（每帧由两张图片组成，每个相机一张）。

我不需要实时拼接，但我想利用我知道相机的相对位置这一事实尽可能快地完成拼接。每张图片的分辨率都比较高，900x600左右。

现在我正处于我有代码缝合 2 张单张图片的阶段，由http://ramsrigoutham.com/2012/11/22/panorama-image-stitching-in-opencv/提供

主要阶段是：

使用 SURF 检测器在两个图像中找到与 SURF 描述符匹配的 SURF 描述符 使用 FLANN 匹配器 后处理匹配以找到良好的匹配 使用 RANSAC 使用匹配的 SURF 描述符估计单应矩阵 基于单应矩阵扭曲图像 我的问题是：我该如何根据我已经知道相机位置的事实优化流程？

理想情况下，我想做一些初始计算以找到相机视角之间的转换，然后重用它。但我不确定我的基本简历知识是否确实可行，如果可以，我可以使用什么转换。

我知道计算一次单应矩阵并重用它是行不通的，因为场景正在改变。

另外两种可能：

  1. 我发现了一个类似的案例（但固定场景），其中变换计算一次并重用。这是哪个转换，它可以在我的情况下工作吗？

  2. 我发现的另一种可能是使用初始知识找到两张图片之间的重叠区域，而忽略其余图片以节省时间。相关线程

任何帮助将不胜感激！罗恩

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