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            基本變換

            平移變換
            平移矩陣= (1 0 0 0   )
                      (0 1 0 0   )
                      (0 0 1 0   )
                      (tx ty tz 1)
            點p(px,py,pz,1)與平移矩陣相乘以后,就可以得到新點p' = (px+tx,py+ty,pz+tz,1),在計算機實時圖形學上面的平移矩陣好象是錯誤的呀,要轉置以后才對的。
            在書中記錄的平移是:
            (1 0 0 tx)
            (0 1 0 ty)
            (0 0 1 tz)
            (0 0 0 1 )
            另外平移矩陣的逆矩陣應該是:
            (1 0 0 -tx)
            (0 1 0 -ty)
            (0 0 1 -tz)
            (0 0 0  1 )
            這里采用代數行列式的形式計算出來的,具體來說,就是將平移矩陣轉置,獲得轉置矩陣pt(t),那么p-1(t) = pt(-t).
            在D3D里面一般用函數D3DXMatrixTranslation.

            旋轉變換

            繞x軸旋轉
            (1 0 0 0 )
            (0 cosA -sinA 0)
            (0 sinA cosA 0)
            (0 0 0 1)
            假設存在某個點p(px,py,pz,1),那么經過繞x旋轉以后,就可以得到
            (px,pycosA + pzsinA, pzcosA-pysinA,1)
            在D3D里面一般用函數D3DXMatrixRotationX

            繞y軸旋轉
            (cosA 0 sinA 0)
            (0 1 0 0 )
            (-sinA 0 cosA 0)
            (0 0 0 1)
            假設存在某個點p(px,py,pz,1),那么經過繞y旋轉以后,就可以得到
            (pxcosA-pzsinA,py,pxsinA+pzcosA,1)
            在D3D里面一般用函數D3DXMatrixRotationY

            繞z軸旋轉
            (cosA -sinA 0 0)
            (sinA cosA 0 0)
            (0 0 1 0)
            (0 0 0 1)
            假設存在某個點p(px,py,pz,1),那么經過z旋轉以后,就可以得到
            (pxcosA + pysinA, pycosA - pxsinA, pz, 1) 
            在D3D里面一般用函數D3DXMatrixRotationZ

            當然還有一個可以自定義的旋轉軸做法:
            D3DXMatrixRotationAxis

            對繞任意旋轉角度A的3x3旋轉矩陣RL來說,其對角線元素之和是一個與坐標軸無關的常量,稱為跡
            tr(R) = 1 + 2cosA

            縮放變換
            縮放矩陣
            s = (sx 0 0 0)
                (0  sy 0 0)
                (0  0 sz 0)
                (0  0  0  1)
            假設存在某個點p(px,py,pz,1),那么經過縮放變換以后,就可以得到
            (pxsx,pyxy,pzsz,1)
            在齊次坐標系里面,創建一個一致性縮放矩陣的另外一種方式是通過改變(3,3)處的元素實現
            比如
            s = (1 0 0 0)
                (0 1 0 0)
                (0 0 1 1)
                (0 0 0 factor)
            在這里這個factor將起主要作用.
            如果對縮放矩陣的一個或者三個分量置為空,就會產生一個反射矩陣,或者成為鏡像矩陣。如果其中兩個縮放因子是-1,那么將會旋轉180度

            錯切變換
            錯切變換是使圖形產生一個扭變。分為x和y方向的錯切變換。

                圖形沿x方向的錯切矩陣表示為 

                 [1 0 0]
            [x' y' 1] = [x y 1][b 1 0] = [ x+by y 1]
                               [0 0 1]

                此時,圖形的y坐標不變,x坐標隨坐標(x y)和系數b作線性變化。b>0,圖形沿+x方向做錯切;b<0,圖形沿-x方向做錯切;b≠0。

                圖形沿y方向的錯切矩陣表示為     

                 [1 d 0]
            [x' y' 1] = [x y 1][1 1 0] = [ x dx+y 1]
                               [0 0 1] 

               此時,圖形的x坐標不變,y坐標隨坐標(x y)和系數d作線性變化。d>0,圖形沿+y方向做錯切;d<0,圖形沿-y方向做錯切;d≠0。 
            一般在游戲中被用來扭曲整個場景,從而產生某種虛幻效果,或者抖動來產生模糊反射效果。
            Hxy:第一下標是由錯切矩陣改變的坐標,第二個下標表示要進行錯切操作的坐標。

                      (1 0 s 0)
            Hxz(s) =  (0 1 0 0)
                      (0 0 1 0)
                      (0 0 0 1)
            假設存在P點(px,py,pz,1)與矩陣相乘可以得到(px + s pz, py, pz,1)
            任何錯切矩陣的行列式值總為1。

            變換級聯
            矩陣乘法存在不可交換性,將多個矩陣級聯為單個矩陣可以獲得比較好的效率。

            剛體變換
            僅由平移和旋轉兩種級聯所做成的變換稱為剛體變換,這種變換具有長度和角度不變的特性。
            可以將剛體矩陣X寫成一個平移矩陣T(t)和一個旋轉矩陣R的級聯。
                        ( r00 r01 r02 tx)
                        ( r10 r11 r12 ty)
            X = T(t)R = ( r20 r21 r22 tz)
                        ( 0   0   0   1)
            X的逆矩陣 = (T(t)R)的逆矩陣 = R的逆矩陣*T(t)的逆矩陣 = R的逆矩陣 * T(-t)
            首先對矩陣R左上角的3x3矩陣進行轉置,然后改變平移矩陣T的平移值符號,最后將這兩個矩陣進行相乘即可以得到相應的逆矩陣。
            另外一種求X的逆矩陣方法:
                                  (r,0轉置)
            R = ( r,0 r,1 r,2) = (r,1轉置)
                                  (r,2轉置)

            X = ( R     t)
                ( 0轉置 1)

            法線變換
            法線必須通過用變換集合圖形的逆矩陣的轉置矩陣進行變換。
            在實際應用中,如果變換矩陣是正交的,就沒有必要計算該矩陣的逆矩陣
            在這種情況下,正交矩陣的逆矩陣就是轉置矩陣,可以用這個矩陣本身對法線進行變換。

            如果使用一個或者多個一致性縮放矩陣進行變換,就不需要計算相應的逆矩陣,因為這個縮放只影響變換后的法線長度,而不影響其方向,在這種情況下,一般都要在矩陣變換對法線進行變化之后,需要對法線進行歸一化。

            逆矩陣計算
            1) 如果矩陣是單個變換或者一些給定參數的變換,那么很容易通過調換參數和矩陣順序計算出相應的逆矩陣,比如M = T(t)R(s), 那么M的逆矩陣為R(-s)T(-t)
            2) 如果矩陣是正交,那么其逆矩陣就是其轉置,任何的旋轉變換都是正交的。
            3) 在不知道任何特殊信息的情形下,可以采用伴隨矩陣,克萊姆法則,LU分解,或者高斯消去法來計算逆矩陣


            歐拉變換
            主要用來構造一個自定位(如相機)或者任何實體處于特定方向的矩陣。
            首先,需要建立一種默認的觀察方向,通常情況下,頭部沿著y軸方向,面部朝向為z軸負方向。
            當使用歐拉變換的時候,會出現所謂萬向鎖(Gimbal Lock),這種現象通常出現在旋轉變換的時候出現,其中會缺少一個自由度。

            改變head就是使觀察者搖頭說不,改變pitch就是點頭,改變roll就是頭向一邊歪。

            矩陣分解
            主要應用場合:
            1)提取縮放因子
            2)確定特定系統所需要的變換
            3)確定模型是否只經歷過剛體變換
            4)在動畫的關鍵幀之間插值
            5)從旋轉矩陣中消除其中的錯切變換

            四元組
            四元數是一個用來構造強制變換的有力工具,在某些情況下,要比歐拉角和歐拉矩陣更具有優勢,特別是在遇到旋轉和定向的情況時更是如此。
            數學背景
            q = (qv,qw) = iqx + jqy + kqz + qw = qv + qw
            qv = iqx + jqy + kqz = (qx,qy,qz)
            i*i = j*j = k*k = -1, jk = -kj = i, ki = -ik = j, ij = -ji = k
            乘法:
            QR = (iqx + jqy + kqz + qw)(irx + jry + krz + rw)
               = i*(qyrz - qzry + rwqz + qwrx)
                 + j*(qzrx - qxrz + rwqy + qwry)
                 + k*(qxry - qyrx + rwqz + qwrz)
                 + qwrw - qxrx - qyry - qzrz
               = qv * rv + rwqw - qxrx - qyry - qzrz

            加法:
            Q + R = (qv, qw) +(rv,rw) = (qv + rv, qw + rw)

            共厄:
            Q = (qv,qw)共厄 = (-qv,qw)

            范數:
            n(Q) = qx * qx + qy * qy + qz * qz + qw * qw

            同一性:
            i = (0,1)

            逆:
            q的逆 = 1/n(Q) *Q共厄

            共軛法則:

            Q共軛 = Q共軛

            ( Q + R)共軛 = Q共軛 + R共軛

            (QR)共軛 = R共軛Q共軛

            范數法則:
            n(Q共厄) = n(Q)

            n(QR) = n(Q)n(R)

            乘法定律:
              線性關系: P(sQ + tR) = sPQ + tPR
                         (sP +tQ)R = sPR + tQR
              組合關系:P(QR) = (PQ)R

            單位四元組Q=(qv,qw)的模n(Q)為1,基于此,Q可以表示為:
            Q = (sinAuq,cosA) = sinAuq + cosA

            對于一些三維向量uq來說,有||uq|| = 1,因為:
            n(Q) = n(sinAuq,cosA) = sinA*sinA*(uq.uq) + cosA*cosA = 1
            當且僅當uq*uq = ||uq|| *||uq||.

            球面線性插值
            球面線性插值是在給定兩個單位四元組Q和R,以及一個參數t(0<=t<=1)的情況下計算插值四元組,
            該運算的代數形式可以用下面的復合四元組S表示:
            S(Q,R,t) = (RQ的逆)tQ

            slerp表示球面線性插值
            slerp(Q,R,t) = sinA(1-t)/sinA*Q + sinAt/sinA *R
            cosA = qxrx + qyry + qzrz + qwrw
            對于0<=t<=1來說,slerp函數計算是唯一的插值四元組
            這些四元組構成了四維單位球面上從Q(t=0)到R(t=1)之間的最短弧。
            這條弧位于一個圓上,這個圓由Q,R,以及原點組成的平面與四維單位球面相交形成的

            Ai = Bi = Qi exp(-(log(QiQi-1)+log(QiQi+1))/4)

            使用Qi,Ai和Bi對使用平滑三次樣條的四元組進行球面插值
            squad(Qi,Qi+1,Ai,Ai+1,t) = slerp(slerp(Qi,Qi+1,t),slerp(Ai,Ai+1,t),2t(1-t))

            squad函數是由slerp函數重復使用球面插值而構成的,該插值通過初始化方位Qi而不是Ai,Ai主要用來表示初始方位的切線方向。

            從一個向量到另外一個向量的旋轉
            四元組計算規則:
            首先對s和t歸一化,然后,計算出單位旋轉軸u,具體通過式u = (s*t)/||s x t||來計算。
            其次e = s.t = cos2A,||s * t|| = sin2A
            其中2A表示s與t之間的夾角.
            這樣,從s到t旋轉的四元組可以表示為Q =(sinAu,cosA).

            posted on 2008-05-25 15:58 jolley 閱讀(1872) 評論(1)  編輯 收藏 引用

            Feedback

            # re: 實時計算機圖形學--圖形變換 2012-04-09 19:23 Code Knight
            一般書上采用的是OGL的列矩陣書寫方式.  回復  更多評論
              

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