Hololens相机标定

### Hololens 设备相机标定方法

#### 相机内参矩阵的重要性
求取定位相机内参矩阵是为了实现从相机坐标系到图像像素坐标的精确转换。这一过程尤其重要于多传感器融合场景下，比如深度相机与其他视觉传感器的数据同步与对齐[^1]。

#### 标定流程概述
针对Hololens2设备中的多个摄像头（包括但不限于四个灰度追踪摄像机），其标定工作主要围绕着建立准确的内部几何关系展开。具体来说：

- **准备阶段**
- 使用标准棋盘格图案作为校准板。
- 将此模板放置在不同角度和距离处拍摄一系列静态帧。

- **数据采集**
- 利用Hololens捕捉这些含有已知特征点分布情况的画面集合作为基础输入材料。
- 确保覆盖足够的视角范围以便全面评估各个方向上的变形特性。

- **算法处理**
- 应用OpenCV库内的`cv::calibrateCamera()`函数执行实际运算操作。
- 输入上述获得的一组三维世界坐标及其对应的二维投影位置信息。
- 输出结果即为目标相机的具体参数集合，如焦距(focal length)，主点(principal point)以及径向失真系数(radial distortion coefficients)[^4]。

// C++ code snippet demonstrating camera calibration using OpenCV.
std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;

// ... populate objectPoints and imagePoints with data ...

cv::Mat intrinsicMatrix, distCoeffs;
cv::Size imageSize(width, height);
int flags = cv::CALIB_FIX_ASPECT_RATIO | cv::CALIB_ZERO_TANGENT_DIST;
double rms = cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize,
                                 intrinsicMatrix, distCoeffs, noArray(), noArray(),
                                 flags);

if(rms < acceptableErrorThreshold){
    std::cout << "Calibration successful!" << std::endl;
} else {
    std::cerr << "Failed to calibrate." << std::endl;
}

#### 结果验证
完成以上步骤之后，可以通过对比原始未矫正前后的视图差异来进行效果检验。理想状态下，经过调整后的画面应该呈现出更加清晰且无明显扭曲的现象[^2]。