计算机视觉中 我有了lidar坐标系到camera的转换矩阵A和radar坐标系到camera坐标系的转换矩阵B，球lidar坐标系到radar坐标系的转换矩阵

在计算机视觉中，如果你已经有了从Lidar坐标系到Camera（A）和从Radar坐标系到Camera（B）的转换矩阵，想要计算从Lidar坐标系到Radar坐标系的转换矩阵，通常需要先通过这两个中间步骤来完成。这个过程可以分为两个步骤：

1. **从Lidar到Camera的转换**：
使用Lidar到Camera的转换矩阵A（假设是一个4x4矩阵），你可以将任意一点从Lidar坐标系变换到Camera坐标系。如果Lidar坐标系和Camera坐标系共享相同的Z轴，那么只需要考虑前3维，因为Z分量不会改变。

2. **从Camera到Radar的转换**：
然后，你需要使用Camera到Radar的转换矩阵B，对第一步得到的结果进行转换。同样，由于通常Radar和Camera也是基于相似的空间配置，可能也需要处理好Z轴的问题。

整个过程可以总结为一个复合变换：

C = B * (A * P)

这里，P代表的是你要从Lidar坐标系转换到Radar坐标系的点，C则是最终结果。

然而，如果Lidar、Camera和Radar的坐标系之间存在显著的不同，比如旋转或缩放，这就需要用到更复杂的转换，比如通过旋转矩阵乘法和缩放矩阵来调整各个坐标系的方向和大小。