缺点的改进方法：
由于之前的视觉里程计要计算关键点和描述子，花费大量的时间，有两种办法可以避免。1、只计算关键点，通过光流法追踪关键点的运动，可以得到同一个关键点在不同时刻图片的位置，这样就不用使用描述子来进行匹配了。2、只计算关键点，通过使用直接法来预测同一关键点在不同时刻图像的位置
光流法和直接法都是基于一个灰度不变假设，即同一个空间点的像素灰度值在各个图像中是固定不变的。（虽然我感觉这个假设挺扯的，高博在书里也说可能不成立，但是当帧率较快，两张图非常接近的时候，凑合也不能算错
光流法：描述像素点随时间在不同图片之间的运动，计算部分像素的是稀疏光流，计算所有像素的是稠密光流。
光流法推导：
一个在t时刻位于（x，y）处的像素，在t+dt时刻运动到（x+dx，y+dy）处。两个像素实际是同一个空间点，所以灰度不变。泰勒展开保留一阶项
由于左端和右端第一项相等，所以右端三项之和为0.
像素点的灰度关于x，y两个方向的导数（因为像素点是离散的，最小的一格更新量，其实也就是它在下一个图里隔壁点和它灰度的差值）
dx/dt,dy/dt,这俩就是像素的运动速度，这个是不知道的，是想求的
等式右边的灰度关于时间的导数，其实也就是对于下一时刻时间的变化量，也是知道的。（两张图像同一个位置的灰度之差）
进一步改写为矩阵形式 ：【Ix Iy】*[u,v] = - It
假设所有像素都有相同的运动，这样所有的点都套进方程组来，求解最小二乘，这样就能追踪到整个图像里所有点的位置（所以这种方式可以拿来做稠密重建，特征点法的话只有特征点被追踪到了，所以只能求出特征点的深度来，这样只能半稠密或者是稀疏重建）
直接法：光流法对特征点的追踪，只是相当于特征点匹配上了，匹配上以后，计算位姿实际就是上一讲中的那些对极几何或者PnP之类的套路，这样才能算出R和t来。
而直接法是构建了一个光度误差，类似于上一讲的重投影误差，根据误差来优化，进行李代数扰动，直接就算出R和t了。
直接法原理：光度误差十分接近重投影误差，它也是想估计一个外参，这样一个像素点A通过这个外参变换到另一张图片的某个位置以后，得到一个预测的点B，用A点的灰度减去这个预测的B点的灰度值，根据灰度不变假设，应该是0，因此构造这么一个优化函数。
直接法推导：空间点P世界坐标系下面的坐标是【x,y,z]，他在两个图片上的坐标是p1,p2.
p1=1/Z1 * KP ,p2= 1/Z2 *KTP, Z1,Z2分别是在两个相机坐标系下面点P的深度。
光度误差：
可以求出光度误差相对于T的雅克比矩阵：
之后利用非线性优化的算法，也就是J和增量△x的关系式，求出增量△x。然后用原先的位姿加上这个小量，作为新的位姿，下一轮迭代，进而找到最优解
1.可以看出来，光流还要有时间与坐标位置的关系式，而直接法，直接利用初值T和灰度不变原理进行迭代找到最优的T。
2.对于光度误差的雅克比矩阵J，第一项是灰度对于扰动小量像素坐标的导数，也就是梯度，如果梯度是0，也就是说扰动完以后，灰度没变，那雅克比矩阵就是0，之后构成的海塞矩阵H也是0，求不出扰动小量△x了。所以可以考虑只用带有梯度的像素点。
3.直接法的优点：不用算描述子，不用特征点匹配，检测完直接追踪就完事了；或者都不用检测，直接用有像素梯度的地方追踪就行（只有渐变的图像，特征点法不能提角点，但是这个就能追踪）；可以稠密重建；
缺陷：完全依靠梯度搜索，因此运动很小才能成功；另外单个像素没有区分度，用所有的像素一起估计的话，说白了就是少数服从多数；另外灰度不变性也容易导致优化失败。
代码1：计算光流
https://blog.csdn.net/Summer_star_summer/article/details/107446189
代码2：直接法，基于灰度不变求T
https://blog.csdn.net/Summer_star_summer/article/details/107449761
