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（每帧由两张照片组成，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张单张照片的阶段，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查找SURF描述符 使用FLANN Matcher匹配SURF描述符 后处理匹配以找到好的匹配 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：如何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。
据我所知，计算单应矩阵一次并重复使用它不会起作用，因为场景正在发生变化。
另外两种可能性：