看了《視覺SLAM十四講》之後，我發現之前那些都是SLAM裏面的基礎知識：特徵點(包括SIFT)，光流，卡爾曼濾波，opencv，ROS 單目SLAM的PTAM也是的。還有C++
甚至光流的Lucas-Kanade算法都講了，簡直是可怕，這個我之前總結光流總結過，再兩本無人機的書上和一本OpenCV的書上講了光流的這個算法，沒想到SLAM的書裏面也來專門講光流而且講這個算法！
感覺之前折騰那麼多，都是迴歸到了SLAM，是啊，各自圖像方面的處理都回歸到了視覺SLAM，就算你想做SLAM+無人機，其實SLAM纔是主角，無人機反而成了一種基礎設施罷了。無人機無人車都差不多了。
SLAM裏面經常用opencv，你弄SLAM等於同時弄了opencv和ROS，opencv 和ROS也是一些公司招聘要求的。
感覺SLAM纔是真正的集大成者啊，我以前是覺得無人機是可以集成各種，感覺SLAM也是而且似乎更強。SLAM真的是一個不錯的綜合體。
這讓我越來越想往這方面縱深。
我覺得真正把SLAM系統啃透了，很多東西學起來應該也會很輕鬆。
找找有沒有SLAM方面的培訓班。
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