left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），不要代码，请直接告诉我三维坐标和两个三维坐标之间距离

根据双目视觉的原理，可以通过左右相机的内参、外参以及对应的像素坐标来计算出物体在三维空间中的坐标。具体步骤如下：

1. 对左右相机的像素坐标进行去畸变处理

import cv2

left_undistorted = cv2.undistortPoints(np.array([[670, 252]], dtype=np.float32), left_camera_matrix,
                                       left_distortion_coefficients, P=left_camera_matrix)
right_undistorted = cv2.undistortPoints(np.array([[744, 326]], dtype=np.float32), right_camera_matrix,
                                        right_distortion_coefficients, P=right_camera_matrix)

2. 计算左右相机之间的基础矩阵和本质矩阵

F, mask = cv2.findFundamentalMat(left_undistorted, right_undistorted, cv2.FM_8POINT)
E = np.dot(np.dot(right_camera_matrix.T, F), left_camera_matrix)

3. 计算左右相机之间的旋转矩阵和平移向量

retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, left_undistorted, right_undistorted, left_camera_matrix)

4. 将左相机的像素坐标和左相机的外参（旋转矩阵和平移向量）转换为左相机坐标系下的三维坐标

left_3d = cv2.triangulatePoints(left_camera_matrix.dot(np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1))))),
                                right_camera_matrix.dot(np.hstack((R, t))),
                                left_undistorted.T, right_undistorted.T)
left_3d /= left_3d[3]

5. 计算两个三维坐标之间的距离

distance = np.linalg.norm(left_3d[:, 0] - left_3d[:, 1])

根据以上步骤，可以得到左相机坐标系下的两个物体的三维坐标和它们之间的距离。