Сшивание изображений от 2 перекрывающихся камер, неподвижных относительно друг друга
Я новичок в CV, и пытаюсь сшить видео двух камер, которые являются неподвижными одна относительно другой. Детали:
Камеры находятся рядом друг с другом, и я могу регулировать угол поворота между ними. Камеры будут двигаться относительно мира, поэтому сцена будет меняться.
Количество сшиваемых кадров составляет примерно 300 (каждый кадр состоит из двух изображений, по одному с каждой камеры).
Мне не нужно выполнять сшивание в реальном времени, но я хочу сделать это как можно быстрее, используя тот факт, что я знаю относительное положение камер. Разрешение каждой картинки относительно высокое, около 900х600.
Прямо сейчас я нахожусь на этапе, где у меня есть код, чтобы сшить 2 отдельные картинки, предоставлено http://ramsrigoutham.com/2012/11/22/panorama-image-stitching-in-opencv/
Основными этапами являются:
Использование детектора SURF для поиска дескриптора SURF в обоих изображениях, соответствующих дескриптору SURF, с использованием совпадений постобработки FLANN Matcher для поиска хороших совпадений. Использование RANSAC для оценки матрицы гомографии с использованием согласованных дескрипторов SURF. оптимизировать процесс исходя из того, что я уже знаю положения камеры?
В идеале я хотел бы сделать некоторые начальные вычисления один раз, чтобы найти преобразование между перспективами камеры, а затем повторно использовать его. Но я не уверен с моим базовым знанием резюме, если это действительно возможно, и какие преобразования я мог бы использовать, если так.
Я понимаю, что однократное вычисление матрицы гомографии и ее повторное использование не сработает, поскольку сцена меняется.
Две другие возможности:
Я нашел похожий случай (но стационарная сцена), где преобразование вычисляется один раз и используется повторно. Что это за преобразование, и может ли оно работать в моем случае?
Другая найденная мною возможность - использовать начальные знания, чтобы найти перекрывающуюся область между двумя картинками, и игнорировать остальные картинки, чтобы сэкономить время. Соответствующая тема
Любая помощь будет принята с благодарностью! Рон