用opencv写深度学习三维重建python代码

以下是一个使用 OpenCV 编写的简单的三维重建 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载深度学习模型
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.png')

# 预处理图像
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

# 使用模型预测深度图
model.setInput(blob)
depth_map = model.forward()[0, 0]

# 生成点云
points = []
for y in range(depth_map.shape[0]):
    for x in range(depth_map.shape[1]):
        depth = depth_map[y, x]
        if depth > 0:
            points.append((x, y, depth))
points = np.array(points)

intrinsics = np.array([[500, 0, image.shape[1]/2], [0, 500, image.shape[0]/2], [0, 0, 1]])
points_3d = cv2.convertPointsToHomogeneous(points[:, :2]).reshape(-1, 3)
points_3d = np.multiply(points_3d, points[:, 2].reshape(-1, 1))
points_3d = np.matmul(points_3d, np.linalg.inv(intrinsics).T)

# 显示点云
cv2.imshow('Point Cloud', points_3d)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个示例代码仅仅是一个简单的框架，具体的实现需要根据具体的场景和数据进行调整。