前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Computer Graphics note(2):视图变换&投影变换

Computer Graphics note(2):视图变换&投影变换

作者头像
Enterprise_
发布2020-08-02 17:49:17
5730
发布2020-08-02 17:49:17
举报
文章被收录于专栏:小L的魔法馆

文章目录

一.前提

Games101 lecture4-lecture5 考虑将三位物体转换二维图像需要的步骤,我们需要以下变换来达成目的, model transformation(模型(基础)变换–Object就位) view/camera transformation(视图变换–调整相机) projection transformation(投影变换–变换到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3,忽略深度信息zzz,变成[−1,1]2[-1,1]^2[−1,1]2) viewport transformation(视口变换–投影到屏幕空间) 如下图所示(Fundamentals of Computer Graphics (3rd Edition) 7.1 Viewing Transformations Figure 7.2):

二.视图变换

​ 首先需要定义一个相机,一个相机有三个属性,位置(Positon)e\pmb{e}eee,观测方向(Look-at/ gaze direction)g\pmb{g}g​g​​g和向上方向(Up direction)t\pmb{t}ttt。 ​ 同时只要相机和物体之间没有相对运动,观测结果就不会改变,则可以让相机固定在原点,向上方向为YYY方向,看向−Z-Z−Z方向,而这就需要通过变换矩阵MviewM_{view}Mview​来自达成(需要注意的是物体也会随着相机移动而移动,因为要保证两者之间没有相对运动),该矩阵需要完成如下操作:

  1. 将原来在任意点e\pmb{e}eee的相机平移到原点
  2. 将观测方向g\pmb{g}g​g​​g旋转到−Z-Z−Z方向
  3. 将向上方向t\pmb{t}ttt旋转到YYY方向
  4. 将{g\pmb{g}g​g​​gXt\pmb{t}ttt}方向旋转到XXX方向(当前两个方向旋转完成之后,XXX方向自然对齐) 如下图所示:

MviewM_{view}Mview​先平移在旋转(和仿射变换不同),即Mview=RviewTviewM_{view}=R_{view}T_{view}Mview​=Rview​Tview​。 最后结果如下: Mview=RviewTview=[xgXtygXtzgXt0xtytzt0x−gy−gz−g00001][100−xe010−ye001−ze0001] M_{view}=R_{view}T_{view}=\begin{bmatrix} x_{gXt} &y_{gXt}&z_{gXt}&0\\ x_t&y_t&z_t&0\\ x_{-g}&y_{-g}&z_{-g}&0\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1&0&0& -x_e\\ 0&1&0& -y_e\\ 0&0&1& -z_e\\ 0&0&0& 1\end{bmatrix} Mview​=Rview​Tview​=⎣⎢⎢⎡​xgXt​xt​x−g​0​ygXt​yt​y−g​0​zgXt​zt​z−g​0​0001​⎦⎥⎥⎤​⎣⎢⎢⎡​1000​0100​0010​−xe​−ye​−ze​1​⎦⎥⎥⎤​

1.推导过程

首先是平移到原点,可以很自然的写出其平移矩阵TviewT_{view}Tview​如下: Tview=[100−xe010−ye001−ze0001] T_{view}=\begin{bmatrix} 1&0&0& -x_e\\ 0&1&0& -y_e\\ 0&0&1& -z_e\\ 0&0&0& 1\end{bmatrix} Tview​=⎣⎢⎢⎡​1000​0100​0010​−xe​−ye​−ze​1​⎦⎥⎥⎤​ 接着考虑旋转,将任意方向旋转到X,Y,−ZX,Y,-ZX,Y,−Z方向上不容易写出,但是可以考虑其逆变换,写出将X(1,0,0),Y(0,1,0),Z(0,0,1)X(1,0,0),Y(0,1,0),Z(0,0,1)X(1,0,0),Y(0,1,0),Z(0,0,1)旋转到{g\pmb{g}g​g​​gXt\pmb{t}ttt},t\pmb{t}ttt,−g\pmb{-g}−g​−g​​−g的旋转矩阵Rview−1R_{view}^{-1}Rview−1​,并且由于旋转矩阵是正交矩阵,所以只要写出Rview−1R_{view}^{-1}Rview−1​,其转置矩阵即为所求,如下所示: Rview−1=[xgXtxtx−g0ygXtyty−g0zgXtztz−g00001] R_{view}^{-1}=\begin{bmatrix} x_{gXt} &x_t&x_{-g}&0\\ y_{gXt} &y_t&y_{-g}&0\\ z_{gXt} &z_t&z_{-g}&0\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} Rview−1​=⎣⎢⎢⎡​xgXt​ygXt​zgXt​0​xt​yt​zt​0​x−g​y−g​z−g​0​0001​⎦⎥⎥⎤​ 可以通过将上述矩阵应用与三轴来检验其正确性。RviewR_{view}Rview​如下所示: Rview=Rview(−1)(−1)=RviewT=[xgXtygXtzgXt0xtytzt0x−gy−gz−g00001] R_{view} = R_{view}^{(-1)(-1)}=R_{view}^T= \begin{bmatrix} x_{gXt} &y_{gXt}&z_{gXt}&0\\ x_t&y_t&z_t&0\\ x_{-g}&y_{-g}&z_{-g}&0\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} Rview​=Rview(−1)(−1)​=RviewT​=⎣⎢⎢⎡​xgXt​xt​x−g​0​ygXt​yt​y−g​0​zgXt​zt​z−g​0​0001​⎦⎥⎥⎤​ 所以最终的MviewM_{view}Mview​如开头所示。

三.投影变换

投影变换目的就是将物体变换到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3。想要得到二维图像,可以去掉zzz,变成[−1,1]2[-1,1]^2[−1,1]2。变换分为两种,正交(orthographic)投影和透视(prespective)投影。透视投影存在近大远小的现象,而正交投影则不会,这是两者的本质区别,两者分别如下图所示: 图片来源:https://stackoverflow.com/questions/36573283/from-perspective-picture-to-orthographic-picture

上图中透视投影围成一个视锥(四棱锥),而视锥中从某一个深度到另一个深度之间的区域叫做frustumfrustumfrustum,而透视投影就是将frustumfrustumfrustum中的东西显示到近平面(NearNearNear clipclipclip planeplaneplane)上。

1.正交投影(右手系)

首先定义一个空间中的立方体(只需定义6个面,左右上下前后),[l,r][l,r][l,r]x[b,t][b,t][b,t]x[f,n][f,n][f,n],需要注意的是远平面(fff)和近平面(nnn),有n>f\pmb{n}>\pmb{f}nnn>f​f​​f因为看向−Z-Z−Z(右手系),所以物体越远则其对应的ZZZ的值越小,反之越大。如果是左手系则越远ZZZ越大,因为看向的+Z+Z+Z方向。然后将立方体中心平移到原点,并将其缩放成canonicalcanonicalcanonical(正则规范标准立方体) cube[−1,1]3cube [-1,1]^3cube[−1,1]3,忽略zzz,则变为[−1,1]2[-1,1]^2[−1,1]2。 如下图所示:

先将立方体中心(r+l2,t+b2,n+f2)(\frac{r+l}{2},\frac{t+b}{2},\frac{n+f}{2})(2r+l​,2t+b​,2n+f​)平移到原点,然后缩放到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3(长宽高为222),这里的缩放其实就是将立方体的长宽高缩放为222,其变换矩阵MorthoM_{ortho}Mortho​如下: Mortho=[2r−l00002t−b00002n−f00001][100−r+l2010−t+b2001−n+f20001]=[2r−l00−r+lr−l02t−b0−t+bt−b002n−f−n+fn−f0001] M_{ortho}=\begin{bmatrix} \frac{2}{r-l} &0&0&0\\ 0& \frac{2}{t-b} &0&0\\ 0&0& \frac{2}{n-f} &0\\ 0&0&0 &1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1&0&0& -\frac{r+l}{2}\\ 0&1&0& -\frac{t+b}{2}\\ 0&0&1& -\frac{n+f}{2}\\ 0&0&0& 1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \frac{2}{r-l}&0&0&-\frac{r+l}{r-l}\\ 0&\frac{2}{t-b}&0&-\frac{t+b}{t-b}\\ 0&0&\frac{2}{n-f}&-\frac{n+f}{n-f}\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} Mortho​=⎣⎢⎢⎡​r−l2​000​0t−b2​00​00n−f2​0​0001​⎦⎥⎥⎤​⎣⎢⎢⎡​1000​0100​0010​−2r+l​−2t+b​−2n+f​1​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​r−l2​000​0t−b2​00​00n−f2​0​−r−lr+l​−t−bt+b​−n−fn+f​1​⎦⎥⎥⎤​

2.透视投影

(1)视锥定义

透视投影的视锥定义只要定义两个东西1.垂直可视角度YYY 2.宽高比aspectaspectaspect,如下图所示:

从侧面观察,则近平面距离相机距离为∣n∣|n|∣n∣,如下图所示:

(2)怎么做透视投影Mpersp=MorthoMpersp−>orthoM_{persp}=M_{ortho}M_{persp->ortho}Mpersp​=Mortho​Mpersp−>ortho​

  1. 首先将frustumfrustumfrustum挤压成一个长方体(Mpersp−>orthoM_{persp->ortho}Mpersp−>ortho​)([l,r][l,r][l,r]x[b,t][b,t][b,t]x[f,n][f,n][f,n],);
  2. 然后再做一次正交投影(MorthoM_{ortho}Mortho​,已知)。即可完成投影到近平面的任务。

如下图所示:

(3)前提规定

  1. 在挤压过程(第一步)中frustumfrustumfrustum的近平面nnn上点不变;
  2. fff平面的ZZZ值不变,因为只是在收缩;
  3. fff平面的中心点是不会改变的(挤压完还是中心点)。

(4)推导过程

先单独考虑挤压过程,我们需要找到一个矩阵来完成变换。 考虑下图,从视锥的侧面看,我们需要将(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)挤压到和近平面上点(x′,y′,z′)(x',y',z')(x′,y′,z′)一样的高度,考虑相似三角形,则有y′=nzyy'=\frac{n}{z}yy′=zn​y;同理(从上面看),对于xxx而言有x′=nzxx'=\frac{n}{z}xx′=zn​x。

需要注意的是,这里n,z\pmb{n},\pmb{z}nnn,zzz在图上表示的是距离原点的距离(负ZZZ方向),所以是个负数。

至此,已知挤压过程x,yx,yx,y的变换,zzz未知,将上述变换用齐次坐标,同时在基础变换中我们提到过对于齐次坐标而言,(x,y,z,w)T(w!=0)(x,y,z,w)^T(w!=0)(x,y,z,w)T(w!=0)表示的点即为(xw,yw,zw,1)T(\frac{x}{w},\frac{y}{w},\frac{z}{w},1)^T(wx​,wy​,wz​,1)T。 所以有如下关系: Mpersp−>ortho[xyz1]=[nzxnzy?1]=同乘z[nxny?z] M_{persp->ortho}\begin{bmatrix} x\\y\\z\\1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \frac{n}{z}x \\ \frac{n}{z}y \\ ? \\1 \end{bmatrix}\stackrel{同乘z}{=}\begin{bmatrix} nx\\ny\\?\\z \end{bmatrix} Mpersp−>ortho​⎣⎢⎢⎡​xyz1​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​zn​xzn​y?1​⎦⎥⎥⎤​=同乘z⎣⎢⎢⎡​nxny?z​⎦⎥⎥⎤​ 从中可以反推出Mpersp−>orthoM_{persp->ortho}Mpersp−>ortho​如下: Mpersp−>ortho=[n0000n00????0010] M_{persp->ortho}=\begin{bmatrix} n&0&0&0 \\ 0&n&0&0 \\ ?&?&?&? \\ 0&0&1&0 \end{bmatrix} Mpersp−>ortho​=⎣⎢⎢⎡​n0?0​0n?0​00?1​00?0​⎦⎥⎥⎤​ 同时因为挤压过程中近平面点不变,远平面点ZZZ值不变。则对于一个近平面上点(x,y,n,1)T(x,y,n,1)^T(x,y,n,1)T(假设近平面上的zzz的值为nnn)。考虑齐次坐标中一个点可以有很多不同的表示,同理则有(x,y,n,1)T=同乘n(nx,ny,n2,n)T(x,y,n,1)^T\stackrel{同乘n}{=}(nx,ny,n^2,n)^T(x,y,n,1)T=同乘n(nx,ny,n2,n)T变换后是不变的。所以有如下关系: Mpersp−>ortho[xyn1]=[nxny?z]=[nxnyn2n] M_{persp->ortho}\begin{bmatrix} x\\y\\n\\1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} nx\\ny\\?\\z \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} nx\\ny\\n^2\\n \end{bmatrix} Mpersp−>ortho​⎣⎢⎢⎡​xyn1​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​nxny?z​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​nxnyn2n​⎦⎥⎥⎤​

则可以推出变换矩阵的第三行为(0,0,A,B)(0,0,A,B)(0,0,A,B),即有式子(1)(1)(1)如下: [00AB][xyn1]=n2(1) \begin{bmatrix} 0&0&A&B \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x\\y\\n\\1 \end{bmatrix}=n^2\tag{1} [0​0​A​B​]⎣⎢⎢⎡​xyn1​⎦⎥⎥⎤​=n2(1)

再考虑fff平面中zzz不变,且中心点不变,则对于其中心点(0,0,f,1)(0,0,f,1)(0,0,f,1)(假设远平面上zzz值为fff)。则有如下关系式子(2)(2)(2): [00f1]=同乘f[00f2f]⇒[00AB][00f1]=[00f2f](2) \begin{bmatrix} 0\\0\\f\\1 \end{bmatrix}\stackrel{同乘f}{=}\begin{bmatrix} 0\\0\\f^2\\f \end{bmatrix}\Rightarrow\begin{bmatrix} 0&0&A&B \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 0\\0\\f\\1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0\\0\\f^2\\f \end{bmatrix}\tag{2} ⎣⎢⎢⎡​00f1​⎦⎥⎥⎤​=同乘f⎣⎢⎢⎡​00f2f​⎦⎥⎥⎤​⇒[0​0​A​B​]⎣⎢⎢⎡​00f1​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​00f2f​⎦⎥⎥⎤​(2) 由(1)(2)(1)(2)(1)(2)可得,如下结果 {An+B=n2Af+B=f2⇒{A=n+fB=−nf \begin{cases} An+B=n^2\\ Af+B=f^2 \end{cases}\Rightarrow\begin{cases} A=n+f\\ B=-nf \end{cases} {An+B=n2Af+B=f2​⇒{A=n+fB=−nf​ 则有 Mpersp−>ortho=[n0000n0000n+f−nf0010] M_{persp->ortho}=\begin{bmatrix} n&0&0&0 \\ 0&n&0&0 \\ 0&0&n+f&-nf \\ 0&0&1&0 \end{bmatrix} Mpersp−>ortho​=⎣⎢⎢⎡​n000​0n00​00n+f1​00−nf0​⎦⎥⎥⎤​ 所以透视投影变换矩阵计算如下: Mpersp=MorthoMpersp−>ortho=[2nr−l0−r+lr−l002nt−b−t+bt−b000n+fn−f−2nfn−f0010] M_{persp}=M_{ortho}M_{persp->ortho}=\begin{bmatrix} \frac{2n}{r-l}&0&-\frac{r+l}{r-l}&0\\ 0&\frac{2n}{t-b}&-\frac{t+b}{t-b}&0\\ 0&0&\frac{n+f}{n-f}&-\frac{2nf}{n-f}\\ 0&0&1&0 \end{bmatrix} Mpersp​=Mortho​Mpersp−>ortho​=⎣⎢⎢⎡​r−l2n​000​0t−b2n​00​−r−lr+l​−t−bt+b​n−fn+f​1​00−n−f2nf​0​⎦⎥⎥⎤​

(5)Question:frustum中间的点的变化

在frustumfrustumfrustum中间任何一个位置,比如点(x,y,n+f2,1)T(x,y,\frac{n+f}{2},1)^T(x,y,2n+f​,1)T,经过挤压之后(不做第二步正交)更加靠近远平面还是近平面?(远平面)

推导过程

先将Mpersp−>orthoM_{persp->ortho}Mpersp−>ortho​应用到该点上,如下: Mpersp−>ortho[xyn+f21]=[nxny(n+f)22−nfn+f2]=规范化,同除以n+f2[2nxn+f2nyn+fn+f−2nfn+f1] M_{persp->ortho}\begin{bmatrix} x\\y\\\frac{n+f}{2}\\1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} nx\\ny\\ \frac{(n+f)^2}{2}-nf\\ \frac{n+f}{2} \end{bmatrix}\stackrel{规范化,同除以\frac{n+f}{2}}{=}\begin{bmatrix} \frac{2nx}{n+f}\\ \frac{2ny}{n+f} \\ n+f-\frac{2nf}{n+f}\\1 \end{bmatrix} Mpersp−>ortho​⎣⎢⎢⎡​xy2n+f​1​⎦⎥⎥⎤​=⎣⎢⎢⎡​nxny2(n+f)2​−nf2n+f​​⎦⎥⎥⎤​=规范化,同除以2n+f​⎣⎢⎢⎢⎡​n+f2nx​n+f2ny​n+f−n+f2nf​1​⎦⎥⎥⎥⎤​

比较变换前后两点的ZZZ值大小,如下: n+f−2nfn+f−n+f2=n+f2−2nfn+f=(n+f)2−4nf2(n+f)=(n−f)22(n+f) \begin{aligned} n+f-\frac{2nf}{n+f}-\frac{n+f}{2} &= \frac{n+f}{2}-\frac{2nf}{n+f} \\ &= \frac{(n+f)^2-4nf}{2(n+f)}\\ &= \frac{(n-f)^2}{2(n+f)} \end{aligned} n+f−n+f2nf​−2n+f​​=2n+f​−n+f2nf​=2(n+f)(n+f)2−4nf​=2(n+f)(n−f)2​​

前面提到此时的n,fn,fn,f是个负数,所以有(n−f)2>0(n-f)^2>0(n−f)2>0,(n+f)<0(n+f)<0(n+f)<0,即更加靠近远平面

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020/06/23 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 文章目录
  • 一.前提
  • 二.视图变换
    • 1.推导过程
    • 三.投影变换
      • 1.正交投影(右手系)
        • 2.透视投影
          • (1)视锥定义
          • (2)怎么做透视投影Mpersp=MorthoMpersp−>orthoM_{persp}=M_{ortho}M_{persp->ortho}Mpersp​=Mortho​Mpersp−>ortho​
          • (3)前提规定
          • (4)推导过程
          • (5)Question:frustum中间的点的变化
      领券
      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档