我正在寻找一个矩阵的解释(或图像),以及当将平移、旋转和缩放放在上面时它是如何变化的……(一个单元格使用sin(角度),另一个单元格使用x坐标平移)
发布于 2012-05-26 19:31:22
现在,忽略平移,它是一个比旋转和缩放稍微微妙的概念。
考虑这一点的方法是,每个矩阵都定义了基向量的变化。给定一个标准坐标系,您的基向量是(1,0,0)、(0,1,0)和(0,0,1)。现在,我只是假设一个2D系统,因为这些概念一直在进行,但它的工作量更少。
我也假设是列大的。我不记得OpenGL是否真的使用了它,所以先检查一下,如果需要的话,还可以转置矩阵。
如前所述,基向量可以放在矩阵形式中。这只是将每个向量作为矩阵中的一列。因此,要从基础向量转换为基础向量(即不变),我们将使用以下矩阵。这也被称为“单位矩阵”,因为它不会对其输入做任何事情(类似于*1是乘法的单位)。
2D 3D
(1 0) (1 0 0)
(0 1) (0 1 0)
(0 0 1)为了完整起见,我已经包含了3D版本,但这就是我将采用的3D版本。
比例矩阵可以看作是轴的“拉伸”。如果轴是两倍大,它们的间隔将是两倍的距离,因此,内容将更大。以此为例
(2 0)
(0 2)这会将基础向量从(1, 0)和(0, 1)更改为(2, 0)和(0, 2),从而使表示的整个图形的大小增加一倍。从图表上看,如下所示。
Before After
6| 3|
5| |
4| 2|-------|
3| | |
2|--| 1| |
1|__|___________ |_______|______
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3旋转也是如此,尽管我们使用不同的值,但旋转矩阵的值如下所示:
(cos(x) -sin(x))
(sin(x) cos(x))这将有效地围绕角度x旋转每个轴。要真正理解这一点,请温习一下您的trig,并假设每一列都是一个新的基向量;)。
现在,翻译就有点棘手了。为此,我们在矩阵的末尾添加一个额外的列,对于所有其他操作,它只在最后一行有一个1 (即,它是表单的身份)。对于翻译,我们按如下方式填写:
(1 0 x)
(0 1 y)
(0 0 1)这是3D形式,但不是您将习惯的形式。假设您的模型存在于Z=1中,您可以将其建模为移动Z基坐标(记住,我们在这里是在2D中工作!)。这有效地倾斜了形状,但同样,当我们在2D中工作时,它是扁平的,所以我们不会通过第三维。如果我们在3D中工作,这实际上是第四个维度,可以在这里看到:
(1 0 0 x)
(0 1 0 y)
(0 0 1 z)
(0 0 0 1)同样,“第四维”是看不见的,但我们却沿着它移动和扁平化。首先在2D空间中理解它,然后再尝试外推会更容易。在3D空间中,这个第四维向量称为w,因此您的模型隐含地位于w=1。
希望这能有所帮助!
编辑:顺便说一句,这个页面帮助我理解了翻译矩阵。它有一些不错的图表,所以希望它会更有帮助:http://www.blancmange.info/notes/maths/vectors/homo/
https://stackoverflow.com/questions/10764749
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