用Python代码写：选定一个三维物体，用你的手机拍摄几张照片，基于这些照片对这个三维物体进行三维重构。

这个任务需要用到计算机视觉和三维重建的知识，需要使用一些第三方库和工具，以下是一个大致的思路和示例代码：

1. 在手机上安装一个可以进行三维扫描或重建的应用程序，如“Qlone”、“Scann3D”等，使用手机对三维物体进行拍摄，并将拍摄的照片导出到电脑上。

2. 在 Python 中使用 OpenCV 库读取导出的照片，进行图像处理和特征提取，以便进行三维重建。

3. 使用第三方库，如 OpenMVG 或 COLMAP，对图像进行三维重建。这些库可以通过图像中的特征点和匹配点来计算三维点云和相机位姿。

4. 使用 MeshLab 或 Blender 等工具对点云进行处理和可视化，生成三维模型。

以下是一个示例代码，使用 OpenCV 和 OpenMVG 对三张照片进行三维重建：

import cv2
import os
import subprocess

# 读取照片并进行特征提取
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)
img3 = cv2.imread('image3.jpg', 0)

sift = cv2.SIFT_create()

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None)

# 保存特征点到文件
with open('feat1.sift', 'w') as f:
    for i in range(len(kp1)):
        f.write('{} {} {} {}\n'.format(kp1[i].pt[0], kp1[i].pt[1], kp1[i].size, kp1[i].angle))
        
with open('feat2.sift', 'w') as f:
    for i in range(len(kp2)):
        f.write('{} {} {} {}\n'.format(kp2[i].pt[0], kp2[i].pt[1], kp2[i].size, kp2[i].angle))
        
with open('feat3.sift', 'w') as f:
    for i in range(len(kp3)):
        f.write('{} {} {} {}\n'.format(kp3[i].pt[0], kp3[i].pt[1], kp3[i].size, kp3[i].angle))

# 运行 OpenMVG 进行三维重建
os.makedirs('output')
subprocess.run(['openMVG_main_SfMInit_ImageListing', '-i', 'list.txt', '-o', 'output'])

subprocess.run(['openMVG_main_ComputeFeatures', '-i', 'output/sfm_data.json', '-o', 'output'])

subprocess.run(['openMVG_main_ComputeMatches', '-i', 'output/sfm_data.json', '-o', 'output'])

subprocess.run(['openMVG_main_IncrementalSfM', '-i', 'output/sfm_data.json', '-m', 'output'])

subprocess.run(['openMVG_main_OpenMVG2PMVS', '-i', 'output/sfm_data.json', '-o', 'output/PMVS'])

# 使用 MeshLab 可视化点云和三维模型
subprocess.run(['meshlab', 'output/PMVS/PMVS/models/option-0000.ply'])

这只是一个大致的示例，实际的三维重建流程可能比这个更加复杂和耗时。同时，手机拍摄的照片质量也会影响最终的三维重建效果。