现在有一张相机拍摄的知道图中圆形真实尺寸的图像，要根据该图像获取相机内参。Halcon如何编写代码

在Halcon库中，用于从一张图片中估计相机内参（如焦距、光心位置等）的过程通常涉及到单视点几何（SfM）或者结构-from-motion（SfM）技术。这是一个典型的对象检测和摄像头校准步骤。以下是使用Halcon的一个基本示例，假设你知道了图像中心点（Image Center）、像素大小（Pixel Size）以及对齐到世界坐标系的圆的直径（Circle Diameter）：

#include "halcon_types.h"
#include "halcon/halcon-cpp.h"

Halcon::Mat img; // 图像数据
Halcon::Point2D center; // 图像中心点
double pixel_size; // 像素大小
double circle_diameter_mm; // 圆形直径（毫米）

// 初始化相机处理上下文
Halcon::Camera cam;
cam.SetDistanceToOptics(pixel_size); // 设置像素大小为距离到光学元件的距离

// 创建对象查找器
Halcon::ObjectFinder finder;
finder.Init(cam);

// 检测圆形
Halcon::Shape shape;
finder.FindShape(img, H_Object_Circle, center, shape, Halcon::SearchOptions());

// 根据形状信息计算内参
double focal_length = circle_diameter_mm / (shape.GetAngle() * 2 * M_PI); // 使用圆周率π近似计算焦距
Halcon::Vector4D K = cam.GetK(); // 获取当前已知的内参数矩阵（如果已有）
K(0, 0) = focal_length; // 更新焦距值
K(1, 1) = focal_length;

// 转换为OpenCV风格的内参矩阵
cv::Mat cameraMatrix(Halcon::Size2D(K.Size()), CV_64F);
cameraMatrix.at<double>(0, 0) = K(0, 0);
cameraMatrix.at<double>(1, 1) = K(1, 1);
cameraMatrix.at<double>(0, 2) = center.X();
cameraMatrix.at<double>(1, 2) = center.Y();

// ... 其他相机内参如偏移量等可根据需要更新

//