學習normal mapping時，首先需要理解什么是TBN矩陣，在http://blog.csdn.net/soilwork/archive/2006/12/30/1468860.aspx中的環形圖已經可以很容易理解TBN的三個分量含義了，但是對于如何計算，找了很多地方都沒有一個比較“通俗”的算法（實際上是我沒有看懂...）
這里介紹一種本人想到的最容易看懂的算法，不過計算量還是比較大呵呵





如圖，已知2個點，坐標分別是P1，P2，還已知他們的紋理坐標，分別是（u1，v1）和（u2，v2），還知道了第一個點的法向量，我們要計算的就是P1的tangent space，即除了法向量外的所謂的“副法向量”B 和所謂的“tangent向量”T。

直接假設所求的B和T在世界坐標中的值：B=（xb，yb，zb），T=（xt，yt，zt）

很容易就知道：
T·B=0
N·T=0
B·N=0
另外他們都是單位向量，又有：
|T|=1
|B|=1
接下來，我們可以用點1的各個數據來表示點2的坐標位置：

P1+T*（u2-u1）+B*（v2-v1）=P2（或者uv交換位置：P1+T*（v2-v1）+B*（u2-u1）=P2，具體是那個可以不管...）


這樣6個未知量6個方程，就可以計算得出點1的tangent space了~~

從這里也可以理解到，當紋理貼圖坐標不夠連續時為什么normal mapping的效果會不理想，因為計算一個點的tangent space還要依賴周圍的點的信息