仿射矩阵变换公式


最后平移就是12 、13 、14 

透视投影


    // 设置投影矩阵(透视投影)
    setPerspectiveProjectionMatrix() {
        let canvas = Renderer.instance.canvas;
        const fovy = Math.PI / 3; // 45度
        const tanHalfFovy = Math.tan(fovy / 2);
        const aspect = canvas.width / canvas.height;
        const near = 0.51;
        const far = 1000.0;

        const projectionMatrix = new Float32Array(16);
        projectionMatrix[0] = 1.0 / (aspect * tanHalfFovy);
        projectionMatrix[5] = 1.0 / tanHalfFovy;
        projectionMatrix[10] = -(far + near) / (far - near);
        projectionMatrix[11] = -1.0;
        projectionMatrix[14] = -(2.0 * far * near) / (far - near);
        projectionMatrix[15] = 0.0;
        return projectionMatrix;
    }
    // 设置投影矩阵(正交投影)
    setOrthographicProjectionMatrix() {
        let canvas = Renderer.instance.canvas;
        const left = -canvas.width / 2;
        const right = canvas.width / 2;
        const bottom = -canvas.height / 2;
        const top = canvas.height / 2;
        const near = 0.1;
        const far = 100000.0;
        const projectionMatrix = new Float32Array(16);
        projectionMatrix[0] = 2.0 / (right - left);
        projectionMatrix[5] = 2.0 / (top - bottom);
        projectionMatrix[10] = -2.0 / (far - near);
        projectionMatrix[12] = -(right + left) / (right - left);
        projectionMatrix[13] = -(top + bottom) / (top - bottom);
        projectionMatrix[14] = -(far + near) / (far - near);
        projectionMatrix[15] = 1.0;
        return projectionMatrix;
    }

<think>好的,用户想要了解仿射变换的映射公式、数学定义以及实现方法。首先,我需要回忆一下仿射变换的基本概念。仿射变换是线性变换加上平移,保持直线和平行性不变。数学上通常用矩阵和向量来表示。 接下来,我需要确认仿射变换的数学定义。二维情况下,点$(x, y)$经过仿射变换后的坐标应该是线性变换部分加上平移向量。线性变换部分可以用一个2x2矩阵表示,平移向量则是两个分量的向量。所以公式应该是: $$ \begin{pmatrix} x' \\ y' \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} e \\ f \end{pmatrix} $$ 不过,有时候也会用齐次坐标来简化表示,这样可以将平移和线性变换合并成一个3x3的矩阵。这时候的公式应该是: $$ \begin{pmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a & b & e \\ c & d & f \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \\ 1 \end{pmatrix} $$ 这样齐次坐标的表示更便于计算机图形学中的矩阵运算。 接下来是实现部分。用户可能想知道如何在编程中实现仿射变换,比如使用Python。常见的做法是构造变换矩阵,然后对每个点应用矩阵乘法。可能需要使用numpy库来处理矩阵运算。例如,定义一个函数,接受参数a到f,然后生成变换矩阵,再应用到坐标点上。 另外,需要提到仿射变换的应用场景,如图像处理中的旋转、缩放、平移,以及更复杂的变换组合。同时,要确保用户知道仿射变换与投影变换的区别,前者保持平行性,后者则不一定。 还要检查是否有必要解释齐次坐标的作用,以及为什么使用3x3矩阵。可能需要举一个具体的例子,比如平移变换,线性变换无法表示平移,而仿射变换通过齐次坐标实现了这一点。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续疑问,比如参数的意义、计算步骤、应用实例、与相似变换的区别,以及实现时的代码示例。</think>### 仿射变换的数学定义与实现 #### 数学定义 仿射变换是几何空间中保持直线和平行性的变换,由线性变换(旋转、缩放、剪切)与平移组合而成。对于二维点$(x, y)$,其仿射变换后的坐标$(x', y')$可表示为: $$ \begin{pmatrix} x' \\ y' \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} e \\ f \end{pmatrix} $$ 其中$\begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}$为线性变换矩阵,$\begin{pmatrix} e \\ f \end{pmatrix}$为平移向量[^1]。 使用齐次坐标可简化为单一矩阵运算: $$ \begin{pmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a & b & e \\ c & d & f \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \\ 1 \end{pmatrix} $$ #### 代码实现(Python) ```python import numpy as np def affine_transform(point, matrix): # 转换为齐次坐标 homogeneous_point = np.array([point[0], point[1], 1]) transformed = np.dot(matrix, homogeneous_point) return (transformed[0], transformed[1]) # 示例:平移变换(向右平移2,向下平移3) transform_matrix = np.array([ [1, 0, 2], [0, 1, -3], [0, 0, 1] ]) original_point = (5, 7) new_point = affine_transform(original_point, transform_matrix) print(new_point) # 输出 (7.0, 4.0) ``` #### 特性与应用 1. **保持平行性**:平行线变换后仍平行。 2. **组合性**:多个仿射变换可通过矩阵乘法合并。 3. **应用场景**:图像校正、计算机图形学中的刚体运动、地图投影等[^2]。
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