矩阵A=内参矩阵乘外参矩阵乘世界坐标矩阵，那么世界坐标等于什么

矩阵的乘法在这个场景下通常用于计算机图形学中的变换操作，例如从局部坐标系（也称作模型空间）转换到世界坐标系。假设我们有三个矩阵：

- 内参矩阵（Internal Matrix），它代表了相机或其他观察者的内部参数，例如视点、焦距和光心的位置。
- 外参矩阵（Extrinsic Matrix），又称为姿态矩阵，包含了物体相对于相机或其他参照物的位置和旋转信息。
- 世界坐标矩阵（World Coordinate Matrix），表示的是物体在三维空间中的绝对位置。

当你将这三个矩阵按照顺序相乘，即 `world_matrix = intrinsic_matrix * extrinsic_matrix * world_coordinate_matrix`，实际上是应用了一个复合变换过程：

1. 先将物体在世界坐标系下的位置通过世界坐标矩阵转换。
2. 这个变换被外参矩阵进一步调整，反映了物体相对于相机或参考点的位置和方向。
3. 最后，内参矩阵会对已经移动和旋转的物体进行投影操作，使其适应于观察设备（如摄像头）的成像规则。

经过这个序列变换后，最终得到的结果矩阵 `world_matrix` 中存储的就是物体在相机视场内的世界坐标系中的坐标。也就是说，每个像素位置对应的世界坐标值就是矩阵乘法后的结果。