利用SFM构建出三维模型，并可视化。给出python代码

SFM（Structure from Motion）是一种计算机视觉技术，用于从一系列照片或视频中恢复场景的三维结构。这个过程包括特征检测、匹配、相机姿态估计以及三维点云重建。Python中有几个流行的库可以帮助你完成这个任务，比如OpenCV、Scikit-image和PCL等。

以下是使用`open3d`和`numpy`库，结合基本的SFM步骤，创建一个简单的三维模型并可视化的Python示例：

import numpy as np
import open3d as o3d
from matplotlib import pyplot as plt

# 假设我们有两列二维图像坐标数据，每列代表一对匹配的像素点
image_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2]]) # 替换为实际的匹配点

# 假设我们已经得到了相机矩阵（K）和对应的方向向量（R|t）
camera_matrix = ... # 你的相机矩阵
rotations_and_translations = ... # 旋转和平移数组

# 将二维图像点转换到三维空间
world_points = []
for i in range(len(image_points)):
    r, t = rotations_and_translations[i]
    point_3d = np.dot(r, image_points[i]) + t
    world_points.append(point_3d)

# 创建一个点云
cloud = o3d.geometry.PointCloud()
cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(world_points)

# 可视化
o3d.visualization.draw_geometries([cloud])

# 如果有多组匹配，可以将它们合并成一个大的点云，进一步处理可能会得到更精确的结果
# ...