结合 高翔老师的著作《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，加上小白的工程经验共同完成。建议作为笔记功能反复使用。

一. 直接法的引出

根据像素灰度的差异，直接计算相机运动，可以完全不用计算关键点和描述子。

特征点法缺点：

1. 关键点的提取与描述子的计算非常耗时。
2. 使用特征点时，忽略了除特征点以外的所有信息。
3. 相机有时会运动到特征缺失的地方，往往这些地方没有明显的纹理信息。

二. 光流

光流是一种描述像素随着时间，在图像之间运动的方法。

1. Lucas-Kanade光流。（LK光流通常被用来跟踪角点的运动）

三.实践：LK光流

使用 OpenCV提供的光流法来跟踪特征点。使用 LK的目的是为了跟踪特征点，对第一张图像提取 FAST角点，然后用LK光流跟踪它们，并画在图中。

相机运动较大时，光流法不适用。

四.直接法

在灰度不变假设下，使用 g2o实现直接法。

1. 直接法推导；（目的是求第一个相机到第二个相机的相对位姿变换；优化目标是光度误差）
2. 直接法讨论。（在 RGB-D相机下，我们可以把任意像素反投影到下一个图像中）

五.实践：RGB-D的直接法

1. 稀疏直接法；（在 g2o方法中，优化变量是一个相机位姿，因此需要一个位姿顶点；误差项为单个像素的光度误差）
2. 定义直接法的边；（边继承自g2o::BaseUnaryEdge）
3. 使用直接法估计相机运动；（将节点和边组合成图，就可以调用 g2o进行优化了）
4. 半稠密直接法；（在考察帧中，先提取梯度较明显的像素，然后用直接法，以这些像素为图优化边，来估计相机运动）
5. 直接法讨论；（完全依靠优化来求解相机位姿，像素梯度引导着优化方向）
6. 直接法优缺点总结。（缺点：非凸性；单个像素没有区分度；灰度值不变是很强的假设）

《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》 PDF资源

下载链接：https://download.csdn.net/user/robot_starscream/uploads  仅供各位研究员试读，请购买纸质书籍。