如果通过左右视角的地基云图来测量云高，如何用python实现，帮我完成代码

以下是一个用Python实现通过左右视角的地基云图测量云高的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取左右视角的地基云图
left_image = cv2.imread('left_image.jpg', 0)
right_image = cv2.imread('right_image.jpg', 0)

# 进行图像配准
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(left_image, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(right_image, None)
matcher = cv2.BFMatcher()
matches = matcher.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
matched_left_image = cv2.warpPerspective(left_image, M, (right_image.shape[1], right_image.shape[0]))

# 提取云层的区域
cloud_mask = cv2.threshold(matched_left_image, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 计算云高
camera_height = 10.0  # 相机高度
tilt_angle = 30.0  # 倾角（相机和地平面的夹角）
image_height = right_image.shape[0]  # 图像高度

# 计算云层在图像中的位置
cloud_pixels = cv2.countNonZero(cloud_mask)
cloud_ratio = cloud_pixels / (image_height * right_image.shape[1])

# 计算云高
cloud_height = (camera_height * np.tan(np.radians(tilt_angle))) / cloud_ratio

print("Cloud height:", cloud_height)

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据您的具体需求进行调整和优化。此代码假设您已经安装了OpenCV库，并且将左右视角的地基云图保存为'left_image.jpg'和'right_image.jpg'。在实际应用中，您可能需要根据具体的图像数据和需求进行适当的修改。