直接法是视觉里程计另一个主要分支，它与特征点法有很大的不同。
使用特征点法估计相机运动时，我们把特征点看作固定在三维空间的不动点。根据它们在相机中的投影位置，通过最小化重投影误差来优化相机运动。
相对地，在直接法中，我们并不需要知道点与点之间的对应关系，而是通过最小化光度误差来求得它们。其实还是要使用到内参矩阵构建两张图像之间关联，然后使用优化的方式来求解R，t。
其实就是特征点跟踪算法，跟踪后还是要用对极几何、PnP或ICP算法。
这里不进行展开叙述了。
P是一个已知位置的空间点，根据P的来源，我们可以把直接法进行分类：
1.P来自于稀疏关键点，我们称之为稀疏直接法。
2.如果上面的基础上，再增加一部分关键点，我们可以称之为半稠密的直接法。
3.P为所有像素点，称为稠密直接法。一般纯CPU的设备很难跑的起来。
特别地，在低端的计算平台上，稀疏直接法可以做到非常快速的效果，适用于实时性较高且计算资源有限的场合。
当然直接法也有他的一些缺点，这里最好用实际测试来发现。