生成一段python代码，输入为根据立体匹配得到的视差图与相机标定参数，进行双目三维重建

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于根据立体匹配得到的视差图和相机标定参数进行双目三维重建：

import cv2
import numpy as np

# 读取左右视图图像和视差图
left_img = cv2.imread('left.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_img = cv2.imread('right.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
disparity = cv2.imread('disparity.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取相机标定参数
focal_length = 1000  # 相机焦距
baseline = 0.1  # 相机基线长度

# 计算深度图
depth = np.zeros_like(disparity).astype(np.float32)
mask = disparity > 0
depth[mask] = focal_length * baseline / disparity[mask]

# 计算点云
points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)
points = points.reshape(-1, 3)
points = points[mask]

# 显示点云
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], s=0.1)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

其中，Q 矩阵是由相机标定参数计算得到的，可以使用 OpenCV 的 `cv2.stereoRectify()` 函数进行计算。通过计算深度图和点云，可以将双目图像转换为三维空间中的点云，从而实现三维重建。