3D计算机图形学第一章
在普通的矩阵表示法中,点V的平移、缩放和旋转变换可以通过操作:
V`=V+D, V` = SV, V` = RV来实现
但是为了将这三种变换用同样的方式进行处理组合,采用齐次坐标系,这个坐标系增加了空间的维数。
这样平移操作,以及其他两种操作就都可以通过矩阵乘来实现了。
齐次坐标系中,
对于笛卡尔坐标系中的顶点V(x, y, z),将被表示成V(x·w, y·w , z·w, w)
也就是说 x(笛)·w = x(齐)
3D计算机图形学第一章
在普通的矩阵表示法中,点V的平移、缩放和旋转变换可以通过操作:
V`=V+D, V` = SV, V` = RV来实现
但是为了将这三种变换用同样的方式进行处理组合,采用齐次坐标系,这个坐标系增加了空间的维数。
这样平移操作,以及其他两种操作就都可以通过矩阵乘来实现了。
齐次坐标系中,
对于笛卡尔坐标系中的顶点V(x, y, z),将被表示成V(x·w, y·w , z·w, w)
也就是说 x(笛)·w = x(齐)