本文聚焦于嵌入式系统中的视觉SLAM技术，通过介绍基于单目相机的视觉里程计实践，阐述SLAM如何使机器人在未知环境中定位和构建地图。利用OpenCV和NumPy库，我们计算图像特征点匹配以估算相机位姿，为自主导航奠定基础。
在本篇文章中，我们将介绍嵌入式系统开发与应用领域中基于视觉的机器人SLAM（同时定位与地图构建）的入门实践。SLAM是一种重要的技术，它允许机器人同时感知环境并估计自身的位置，在无先验地图的情况下进行自主导航。我们将使用一些常见的计算机视觉和机器人学库，以及Python编程语言来实现这个实践。
实践1：基于单目相机的视觉里程计
视觉里程计是一种用于估计相机在连续帧之间的运动的技术。它通过分析图像中的特征点，并计算它们在连续帧之间的运动，从而估计相机的位姿变化。我们将使用OpenCV和NumPy库来实现基于单目相机的视觉里程计。
首先，我们需要导入所需的库：
import cv2
import numpy as np
接下来，我们定义一个函数来计算两个连续图像之间的相机运动。该函数将接受两个图像作为输入，并返回相机的位姿变化。
def compute_camera_motion(image1, image2<
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