深度学习三维重建python代码

以下是一个简单的三维重建的 Python 代码示例，使用了深度学习框架 PyTorch 和开源库 Open3D：

import torch
import open3d as o3d

# 加载深度学习模型
model = torch.load('model.pth')

# 加载图像
image = o3d.io.read_image('image.png')

# 预处理图像
image_tensor = torch.tensor(image.numpy()).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()

# 使用模型预测深度图
depth_map = model(image_tensor).squeeze().detach().cpu().numpy()

# 生成点云
intrinsics = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(width=image.width, height=image.height, fx=500, fy=500, cx=image.width/2, cy=image.height/2)
pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_depth_image(o3d.geometry.Image(depth_map), intrinsics)

# 显示点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

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。