这个平均位姿c2w的逆左乘到输入的相机位姿上就完成了归一化。

平均位姿c2w的逆表示为w2c，是将世界坐标系下的坐标转换到相机坐标系下的矩阵。当我们将这个平均位姿c2w的逆矩阵左乘到输入的相机位姿上时，实际上是将相机坐标系下的坐标转换到世界坐标系下。

在计算机视觉中，通常需要将所有的位姿数据进行归一化，即将其转换到同一个参考坐标系下，以方便进行后续处理和分析。通过将平均位姿的逆矩阵左乘到输入的相机位姿上，就可以完成这种归一化的转换。

具体而言，通过将平均位姿c2w的逆矩阵左乘到输入的相机位姿上，可以将相机位姿从相机坐标系下转换到世界坐标系下。这样，所有相机位姿就都位于同一个参考坐标系下，实现了归一化。

通过这种归一化转换，我们可以更方便地比较和分析不同相机位姿，同时也可以更容易地与其他坐标系下的数据进行配准和合并。这对于计算机视觉任务中的诸如定位、跟踪、地图构建等问题非常重要。

总之，通过将平均位姿c2w的逆矩阵左乘到输入的相机位姿上，就可以将相机坐标系下的位姿归一化到世界坐标系下，实现了坐标的统一和标准化。