视觉SLAM：从几何到深度学习的融合——挑战与机遇

视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用相机或摄像头获取环境信息，并同时实现自主定位和建图的技术。近年来，随着深度学习的兴起，视觉SLAM领域也出现了从传统几何方法到深度学习方法的转变。这种融合带来了新的挑战和机遇，可以更好地解决SLAM中的定位和建图问题。本文将探讨视觉SLAM的发展历程，并提供相关的源代码示例。

一、传统几何方法

传统的视觉SLAM方法主要基于几何学原理，通过对特征点的提取和匹配来进行定位和建图。其中，特征点可以是角点、边缘点或者尺度不变特征点（SIFT、SURF等）。在传统方法中，常用的算法包括ORB-SLAM、PTAM等。

以下是一个基于ORB-SLAM的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np
import os

# 加载ORB-SLAM库
os.chdir('/path/to/orb_slam'