如何将相机坐标系下的旋转矩阵转换到世界坐标系下，请用python处理

假设你已经有了相机坐标系下的旋转矩阵 $R_c$，以及相机在世界坐标系下的位置 $T_c$，那么可以通过以下代码将其转换到世界坐标系下的旋转矩阵 $R_w$：

import numpy as np

# 相机坐标系下的旋转矩阵
R_c = np.array([[1, 0, 0],
                [0, 0, -1],
                [0, 1, 0]])

# 相机在世界坐标系下的位置
T_c = np.array([1, 2, 3])

# 相机坐标系下的旋转矩阵转换到世界坐标系下的旋转矩阵
R_w = np.transpose(R_c)

# 世界坐标系下的相机位置
T_w = -np.dot(R_w, T_c)

print("相机在世界坐标系下的位置：", T_w)
print("相机坐标系下的旋转矩阵：\n", R_c)
print("世界坐标系下的旋转矩阵：\n", R_w)

其中，`np.transpose(R_c)` 表示将 $R_c$ 转置，即将相机坐标系下的旋转矩阵转换为世界坐标系下的旋转矩阵。`-np.dot(R_w, T_c)` 表示将相机在世界坐标系下的位置 $T_c$ 乘以世界坐标系下的旋转矩阵 $R_w$ 并取负，即得到相机在世界坐标系下的位置 $T_w$。