重用已移动变量用于warp filters

在Python中，可以使用@functools.lru_cache装饰器来缓存函数的结果，以便在后续调用中重用已计算的值。

下面是一个示例代码，演示如何重用已移动变量用于warp filters：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=None)
def warp_filter(image):
    # 进行warp filter的处理
    # ...
    return processed_image

# 第一次调用warp_filter函数，会执行处理并缓存结果
image1 = "image1.jpg"
result1 = warp_filter(image1)

# 第二次调用warp_filter函数，会直接从缓存中获取结果，而不再执行处理
image2 = "image2.jpg"
result2 = warp_filter(image2)

在上述示例中，@functools.lru_cache(maxsize=None)装饰器用于缓存warp_filter函数的结果。maxsize=None表示缓存可以无限大，即不限制缓存的大小。

当第一次调用warp_filter函数时，会执行warp filter的处理，并将结果缓存起来。当再次调用函数时，如果传入的参数与之前的调用参数相同，函数会直接从缓存中获取结果，而不再执行处理。

这样可以避免重复计算，提高程序的性能。