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            麒麟子

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            鏡面反射矩陣推導

            最近公司游戲正在準備上線,所以FlasCC也就沒有研究了,偶爾有閑功夫,也是玩玩3DMAX和UNITY3D。 感覺不會3DMAX,是一種局限。

            回到主題,記錄一下鏡面反射矩陣的推導。

            在用Irrlicht和RTT做鏡面效果的時候,用到了反射矩陣。 就是需要把攝相機鏡像,渲染一個RT,貼到鏡面模型上。這個其實還糾結了許久,因為之前做水面渲染的時候,水面是平的,很好計算攝相機在水面以下的位置。 但是換成鏡面,就不一樣了,因為鏡面可能是任意面。 于是就需要一個通用的反射矩陣。

            反射矩陣的計算是基于平面的,因為,任何反射,都需要一個反射面。

            所以,我們先給出平面表示 Plane(nx,ny,nz,d); 其中(nx,ny,nz)已經單位化。

            然后,我們假設空間中有任意一點P(x,y,z,1)

            設這個點P以Plane為反射面的鏡像點為P1(x1,y1,z1,w)。

             

            ---------------------------------------------

            根據定理,我們知道, 若兩個點以某一點為鏡像,則兩個點的坐標之和除以2,就剛好是中點。

            這個理論我們用到這里的話, 那這個中點就剛好是平面上的一個點。 平面上的這個點就是 P(x,y,z,1) - (nx,ny,nz,0)*D .  其中D就是點P到平面的距離

            而D=Plane dot P = (x*nx+y*ny+z*nz+d);

            由上面的描述,我們馬上想到,那么要求點P1的話,就是這樣 

            (P+P1)/2 = P(x,y,z,1) - (nx,ny,nz,0)*D

            => P1 = P(x,y,z,1) - 2(nx,ny,nz,0)*D

            =>P1 = P(x,y,z,1) - 2(nx,ny,nz,0)*(x*nx+y*ny+z*nz+d)

             

            換成矩陣形式則為

                                        |1-2*nx*nx   -2*nx*ny         -2*nx*nz         0  |

                                         | -2*ny*nx     1 - 2*ny*ny     -2*ny*nz         0  |

            P1 = {x,y,z,1}   x   | -2*nz*nx     -2*nz*ny         1-2*nz*nz        0  |

                                         | -2*d*nx      -2*d*ny           -2*d*nz           1  |

             

            大功告成

            btw:這是行主矩陣表示法

            posted on 2013-06-15 00:48 麒麟子 閱讀(9676) 評論(2)  編輯 收藏 引用 所屬分類: ProgrammingGPU and GraphicGame and Engine

            評論

            # re: 鏡面反射矩陣推導 2013-11-04 10:24 ITboy_Lemon

            博主,最近看到你的帖子,但是對最后一步不是太明白,
            怎么從
            P1 = P(x,y,z,1) - 2(nx,ny,nz,0)*(x*nx+y*ny+z*nz+d)
            推導出變換矩陣的。
            通過矩陣運算的話,要用到逆矩陣,可是{x,y,z,1}并不是可逆的啊???
            不是太懂線性代數,能給點解釋嗎?或者給點資料也可以  回復  更多評論   

            # re: 鏡面反射矩陣推導 2014-05-22 10:53 Anonymous

            博主的推導基本都是正確的,但是最后一步錯誤了,正確形式是P(x,y,z,1) - 2 * (x*nx + y*ny + z*na +d) * (nx, ny, nz, 0)T(就是矩陣的tranpose)
            合并得到P(x, y, z, 1) * (1 - 2 * (nx, ny, nz, d) * (nx, ny, nz, 1)T), 把1變成4x4單位矩陣I, 即可得到博主的答案了。  回復  更多評論   

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