两张普通相机进行三维点云重建代码

使用两张普通相机进行三维点云重建通常涉及到计算机视觉中的结构光（Structure from Motion, SfM）或立体视觉（Stereo Vision）技术。在Python中，你可以通过一些开源库如OpenCV、PCL（Point Cloud Library）或Colmap等来实现这个过程。以下是一个简化的概述：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np
from stereo_util import StereoMatcher

2. 对于双视图立体匹配，你需要创建一个StereoMatcher实例并设置参数：

matcher = StereoMatcher()
matcher.set_left_image(left_image)
matcher.set_right_image(right_image)

3. 进行图像对齐（如果需要）：

disparity_map = matcher.compute_disparity()

4. 根据像素级的深度信息（disparity map）计算三维点：

depth_map = matcher.disparity_to_depth(disparity_map)
points = matcher.reconstruct_points(depth_map)

5. 将二维点转化为三维点云：

world_points = matcher.project_3d_points(points)

6. 可能还需要对重建出来的点云进行清理和优化。

注意这只是一个基础流程，实际操作中可能需要处理光照变化、遮挡等问题，并可能需要更复杂的算法（比如SfM）。此外，很多步骤可能需要利用专门的软件包（如Colmap的Python API）来进行。