Alvo de intenso estudo da visão computacional, a reconstrução densa 3D teve um importante marco com os primeiros sistemas em tempo real a alcançarem precisão milimétrica com uso de câmeras RGBD e GPUs. Entretanto estes métodos não são aplicáveis a dispositivos de menor poder computacional. Tendo a limitação de recursos computacionais como requisito, o objetivo deste trabalho é apresentar um método de odometria visual utilizando câmeras comuns e sem a necessidade de GPU, baseado em técnicas de Structure from Motion (SFM) com features esparsos, utilizando as informações de uma reconstrução densa. A Odometria visual é o processo de estimar a orientação e posição de um agente (um robô, por exemplo), a partir das imagens. Esta dissertação fornece uma comparação entre a precisão da odometria calculada pelo método proposto e pela reconstrução densa utilizando o Kinect Fusion. O resultado desta pesquisa é diretamente aplicável na área de realidade aumentada, tanto pelas informações da odometria que podem ser usadas para definir a posição de uma câmera, como pela reconstrução densa, que pode tratar aspectos como oclusão dos objetos virtuais com reais.