给我一个相对定向+绝对定向+光束法的python代码

在计算机视觉中，相对定向和绝对定向是指相机之间位置的确定，通常用于三维重建等应用。而光束法则是SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法的一部分，用于估计相机的姿态和地图构建。这里是一个简单的Python代码片段，展示了如何使用PCL（Point Cloud Library）进行相机姿态估计（假设我们有两幅RGBD图像）：

import pcl
from open3d import *
import numpy as np

# 相对定向部分 (基于特征匹配)
def relative_orientation(I0, I1):
    # ... 使用ORB或SIFT等特征提取和匹配 ...
    matches = ... # 匹配点云
    correspondences = [(I0[n], I1[m]) for n, m in matches]
    essential_matrix, _ = cv2.findEssentialMat(correspondences, focal_length, baseline, method=cv2.RANSAC)
    return essential_matrix

# 绝对定向部分 (利用陀螺仪或GPS数据)
def absolute_orientation(essential_matrix, initial_pose):
    ... # ...处理imu数据或外部定位数据...
    final_pose = ... # 更新后的相机姿态
    return final_pose

# 光束法 SLAM
def beam_slam(depth_image, previous_pose):
    cloud = pcl.load_depth_image(depth_image)  # 加载深度图像
    # 将深度数据转换为点云并注册到先前的坐标系
    transformed_cloud = transform_point_cloud(cloud, previous_pose.inverse())
    
    # 在此处加入其他光束法步骤，如ICP（Iterative Closest Point）迭代优化
    icp_result = ...  # 使用ICP计算当前帧与前一帧的最佳对应
    current_pose = previous_pose * icp_result.transformation
    return current_pose

# 示例
initial_pose = ...  # 初始化相机姿态
focal_length = ...  # 摄像头焦距
baseline = ...  # 相机之间的距离

depth_image1 = 'image1.png'
depth_image2 = 'image2.png'

relative_pose = relative_orientation(depth_image1, depth_image2)
absolute_pose = absolute_orientation(relative_pose, initial_pose)

previous_pose = absolute_pose
current_pose = beam_slam(depth_image2, previous_pose)