MVDnet检测结果中标注的矩形框是二维的。虽然MVDnet是一个用于3D目标检测的算法，但是在输出结果时，通常会将3D检测框投影到图像平面上，以便于可视化和后续处理。因此，MVDnet检测结果中标注的矩形框是在图像平面上的二维框。这就缺少了高度这个信息，然而通过原始数据的再处理，可以拟合上高度这个信息，实现输出包含高度信息的三维矩形框。实现上述内容的代码

此处提供一种可能的实现方式，需要根据具体情况进行调整和修改。

首先，可以通过MVDnet输出的检测结果得到图像平面上的二维矩形框，以及对应的物体类别和置信度。假设这些信息已经保存在`detections`列表中，其中每个元素都是一个字典，包含以下键值：

- `'bbox'`: 二维矩形框，格式为`(xmin, ymin, xmax, ymax)`
- `'cls'`: 物体类别，一个整数
- `'score'`: 置信度，一个浮点数

接下来，需要使用原始数据中的点云信息，对每个检测结果进行高度拟合。假设点云的数据已经保存在名为`point_cloud`的变量中，格式为`(N, 3)`，其中`N`是点云中点的数量。此外，假设点云数据已经进行了预处理，包括去除离群点、采样等操作。

对于每个检测结果，可以首先将其二维矩形框在点云中对应的区域内提取出来，得到一个子集的点云数据。具体地，可以按照以下步骤进行：

1. 将二维矩形框的坐标转换为点云坐标系下的坐标，即将像素坐标`(x, y)`转换为点云坐标`(X, Y, Z)`。这里可以使用深度图像将二者进行对齐，具体方法可以参考Open3D等库的实现。

2. 根据转换后的坐标，在点云数据中找到距离最近的若干个点，可以使用kd-tree等数据结构实现。

3. 将找到的点作为该检测结果的点云子集，用于后续高度拟合。

得到点云子集后，可以使用曲面拟合等方法对该子集进行高度拟合，得到一个拟合平面或曲面，表示该物体的高度信息。具体实现可以使用Open3D等库中提供的拟合函数，如`open3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape`等。

最后，将高度信息与二维矩形框结合起来，得到一个三维矩形框。具体地，可以将拟合得到的平面或曲面与二维矩形框的四个角点相交，得到四个顶点的三维坐标，然后用这些坐标构建一个三维矩形框。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 定义点云数据和检测结果
point_cloud = ...  # 点云数据，格式为(N, 3)
detections = [...]  # 检测结果，每个元素是一个字典，包含bbox、cls和score等键值

# 定义拟合参数
alpha = 0.04  # alpha-shape参数
n_neighbors = 20  # kd-tree中的最近邻数
n_fitting_points = 1000  # 用于拟合的点的数量

# 创建kd-tree
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)

# 循环处理每个检测结果
for detection in detections:
    # 获取二维矩形框
    bbox = detection['bbox']
    xmin, ymin, xmax, ymax = bbox

    # 将矩形框坐标转换为点云坐标系下的坐标
    pixel_coords = np.array([[xmin, ymin], [xmax, ymin], [xmax, ymax], [xmin, ymax]])
    depth = ...  # 对应的深度图像
    point_coords = ...  # 将像素坐标转换为点云坐标

    # 在点云数据中找到对应的点
    indices, _ = tree.search_knn_vector_3d(point_coords, n_neighbors)
    subset = point_cloud[indices, :]

    # 进行曲面拟合
    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(subset)
    mesh, _ = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(
        pcd, alpha, n_fitting_points)

    # 获取矩形框的高度信息
    height = ...  # 将拟合的曲面转换为高度信息

    # 构建三维矩形框
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    z = height
    corners_3d = np.array([
        [x1, y1, z], [x2, y1, z], [x2, y2, z], [x1, y2, z]
    ])  # 四个顶点的坐标，格式为(N, 3)
    box_3d = ...  # 根据四个顶点的坐标构建三维矩形框

以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体情况进行修改和调整。