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原创 视图(Viewing)
几何变换除了能通过变换重新排列空间中的几何对象,还可以将几何对象从三维世界中的位置变换到它们在二维视图中的位置,这种从三维到二维的映射称为视图变换(Viewing Transformation)。
2023-07-12 09:49:44
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原创 逆变换与组合变换
后做的操作,写在左边。,若存在另一个n阶方形矩阵B,使的AB=BA=I,则称方形矩阵A可逆,称方形矩阵B是A的逆矩阵,简称“逆”。如果一个对象经过变换矩阵M后,若想再回到变换前的状态,则要通过变换矩阵的逆矩阵。矩阵M的经典伴随矩阵,表示为“adjM”,被定义为M的余子式的矩阵的转置。,所以旋转矩阵的转置等于其逆矩阵,所以求旋转角度的逆矩阵,只需要求其转置即可。不可逆矩阵(奇异矩阵)的行列式为零,可逆矩阵(非奇异矩阵)的行列式不为零。若A的逆矩阵为B,则B的逆矩阵也为A,它们互为逆矩阵。
2023-05-27 20:55:30
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原创 齐次坐标和齐次矩阵
在里,讲到了一些基本的几何变换,其中旋转、缩放属于线性变换,都能写成的形式。而平移属于(经过一次线性变换,再进行一次平移),需要写成的形式。那么能不能把上面的线性变换和仿设变换用同一种形式来表示呢?为了实现这个目标,就需要用到齐次坐标和齐次矩阵。下面主要针对二维空间的齐次坐标和齐次矩阵进行说明,在三维中情况类似。
2023-05-25 11:46:46
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原创 二维平面中基本的几何变换
例如,我要对由A(1,2)、B(2,2)、C(2,1)、D(1,1)四个点构成的一个正方形,相对于(1,1)这个点,在x轴方向缩为原来的0.5倍。则要先移动ABCD四个顶点,移动后各顶点的坐标为A(0,1)、B(1,1)、C(1,0)、D(0,0)。此时再进行缩放,缩放后四个顶点的坐标分别为A(0,1)、B(0.5,1)、C(0.5,0)、D(0,0)。如果想相对于平面上任意一点(x,y)的缩放,需要把要缩放的点都减去(x,y),然后再进行缩放,缩放后,各点再加上(x,y)。都为1时,对象大小不变。
2023-05-25 11:11:20
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空空如也
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