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            天行健 君子當(dāng)自強而不息

            ■ 3D Math Basis

            3D圖形數(shù)學(xué)
                 摘要: 我們將討論渲染一幅帶有基本光照的單個圖像的大體過程,這里不考慮動畫和全局光照,如陰影和輻射度。

            此外,注意這里只從概念上講解通過圖形管道的數(shù)據(jù)流,其順序并不是固定的。實踐中,我們也許會為了性能的優(yōu)化而并行或亂序執(zhí)行一些任務(wù)。比如,考慮到不同的渲染API,我們可能首先變換和照明所有頂點,然后才進一步的處理(進行裁剪和剔除),或者會并行處理二者,也可能在背面剔除之后再進行光照會得到更高效率。  閱讀全文

            posted @ 2008-03-11 10:25 lovedday 閱讀(3020) | 評論 (0)  編輯

            三角網(wǎng)格
                 摘要: 最簡單的情形,多邊形網(wǎng)格不過是一個多邊形列表;三角網(wǎng)格就是全部由三角形組成的多邊形網(wǎng)格。多邊形和三角網(wǎng)格在圖形學(xué)和建模中廣泛使用,用來模擬復(fù)雜物體的表面,如建筑、車輛、人體,當(dāng)然還有茶壺等。

            當(dāng)然,任意多邊形網(wǎng)格都能轉(zhuǎn)換成三角網(wǎng)格,三角網(wǎng)格以其簡單性而吸引人,相對于一般多邊形網(wǎng)格,許多操作對三角網(wǎng)格更容易。   閱讀全文

            posted @ 2008-03-04 10:34 lovedday 閱讀(2725) | 評論 (0)  編輯

            幾何檢測
                 摘要: 考慮2D中的直線L,L由所有滿足p . n = d的點p組成。

            其中n是單位向量,我們的目標是對任意點q,找出直線L上距q距離最短的點q',它是q投影到L上的結(jié)果。讓我們畫一條經(jīng)過q平行于L的輔助線 M,如圖13.1所示。設(shè)nM和dM分別為直線方程的法向量和d值。因為L和M平行,所以它們的法向量相等:nM=n。又因為q在M上,所以dM為 q.n。   閱讀全文

            posted @ 2008-02-28 11:51 lovedday 閱讀(1488) | 評論 (1)  編輯

            3D幾何圖元
                 摘要: 通過定義一個布爾函數(shù)f(x, y , z),我們能夠隱式表示一個圖元。如果所指定的點在這個圖元上,這個布爾函數(shù)就為真;對于其他的點,這個布爾函數(shù)為假。例如等式:

            x2+y2+z2 = 1

            對中心在原點的單位球表面上的所有點為真,隱式表示法用于測試圖元是否包含某點時非常有用。  閱讀全文

            posted @ 2008-02-25 17:53 lovedday 閱讀(3352) | 評論 (0)  編輯

            3D中的方位和角位移的C++實現(xiàn)
                 摘要: 處理變換是一件非常令人頭疼的事,矩陣更是棘手。如果你曾經(jīng)編寫過關(guān)于矩陣的代碼并且沒有用設(shè)計良好的類,你會發(fā)現(xiàn)經(jīng)常要處理負號、轉(zhuǎn)置矩陣或翻轉(zhuǎn)連接順序以使其能正常工作。

            下面這幾個類正是為了消除在編程中經(jīng)常遇到的這類問題而設(shè)計的。例如,很少需要直接訪問矩陣或四元數(shù)中的元素,因此特意限制了可用操作的數(shù)目以避免產(chǎn)生迷惑,再如,對cRotationMatrix類,沒有求逆和連接操作,因為如果按其本身的目的使用cRotationMatrix,這些操作是不應(yīng)該出現(xiàn)或沒有意義的。   閱讀全文

            posted @ 2008-02-19 19:46 lovedday 閱讀(1526) | 評論 (1)  編輯

            3D中的方位和角位移
                 摘要: 直觀地說,我們知道物體的“方位”主要描述的是物體的朝向。然而“方向”和“方位”并不完全一樣。向量有“方向”但沒有“方位”,區(qū)別在于,當(dāng)一個向量指向特定方向時,可以讓向量自轉(zhuǎn)(如圖10.1所示),但向量(或者說它的方向)卻不會有任何變化,因為向量的屬性只有“大小”,而沒有“厚度”和“寬度”。   閱讀全文

            posted @ 2008-02-16 12:52 lovedday 閱讀(2235) | 評論 (0)  編輯

            3D數(shù)學(xué) ---- 矩陣的更多知識
                 摘要: 在任意方陣中都存在一個標量,稱作該方陣的行列式。

            方陣M的行列式記作|M|或“det M”,非方陣矩陣的行列式是未定義的。n x n階矩陣的行列式定義非常復(fù)雜,讓我們先從2 x 2,3 x 3矩陣開始。   閱讀全文

            posted @ 2008-01-16 19:06 lovedday 閱讀(1989) | 評論 (0)  編輯

            3D數(shù)學(xué) ---- 矩陣和線性變換
                 摘要: 包含平移的線性變換稱作仿射變換,3D中的仿射變換不能用 3 x 3 矩陣表達,必須使用4 x 4矩陣。

            一般來說,變換物體相當(dāng)于以相反的量變換描述這個物體的坐標系。當(dāng)有多個變換時,則需要以相反的順序變換相反的量。例如,將物體順時針旋轉(zhuǎn)20度,擴大200%,等價于將坐標系縮小200%,再逆時針旋轉(zhuǎn)20度。   閱讀全文

            posted @ 2008-01-14 19:11 lovedday 閱讀(2444) | 評論 (0)  編輯

            3D數(shù)學(xué) ---- 矩陣的幾何解釋
                 摘要: 一般來說,方陣能描述任意線性變換。線性變換保留了直線和平行線,但原點沒有移動。線性變換保留直線的同時,其他的幾何性質(zhì)如長度、角度、面積和體積可能被變換改變了。從非技術(shù)意義上說,線性變換可能“拉伸”坐標系,但不會“彎曲”或“卷折”坐標系。  閱讀全文

            posted @ 2008-01-09 17:16 lovedday 閱讀(14283) | 評論 (6)  編輯

            3D數(shù)學(xué) --- 矩陣篇
                 摘要: 矩陣的維度被定義為它包含了多少行多少列,一個 r x c 矩陣有r行c列。用黑體大寫字母表示矩陣,如:M、A、R。需要引用矩陣的分量時,采用下標法,常使用對應(yīng)的斜體小寫字母,如下面的3 x 3矩陣所示:  閱讀全文

            posted @ 2008-01-09 15:39 lovedday 閱讀(4015) | 評論 (3)  編輯

            一個3D向量類
                 摘要: 提供以下基本操作:

            1. 存取向量的各分量(x, y , z)
            2. 向量間的賦值操作
            3. 比較兩向量是否相同
            4. 將向量置為零向量
            5. 向量求負
            6. 求向量的模
            7. 向量與標量的乘除法
            8. 向量標準化
            9. 向量加減法
            10. 計算兩點(點用向量表示)間距離
            11. 向量點乘
            12. 向量叉乘

            該向量的操作運算對3D點同樣適合。  閱讀全文

            posted @ 2008-01-08 21:58 lovedday 閱讀(1952) | 評論 (0)  編輯

            向量的點積和叉積定義
                 摘要: 向量的點積:

            假設(shè)向量u(ux, uy)和v(vx, vy),u和v之間的夾角為α,從三角形的邊角關(guān)系等式出發(fā),可作出如下簡單推導(dǎo):

            |u - v| * |u - v| = |u| * |u| + |v| * |v| - 2 * |u| * |v| * cosα
              閱讀全文

            posted @ 2007-04-26 18:34 lovedday 閱讀(19155) | 評論 (6)  編輯

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