计算机图形学-二维变换与二维观察

几何变换: 

图形的几何变换指对图形的几何信息经过平移、比例、旋转等变换后产生新的图形;即图形在方向尺寸和形状方面的变换,需要改变图形对象的坐标描述。

齐次坐标

n维→n+1维

用(n+1)维向量表示n维向量,ex:二维平面上的点P(x,y)表示为(hx,hy,h);h≠0.n维空间类推;

n维空间用非齐次坐标表示的向量坐标值唯一,齐次坐标表示不唯一(因为有比例系数);

规范化齐次坐标:

即h = 1.规范化齐次坐标提供了用矩阵运算将二/三/n维空间中的一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的方法。

二维变换矩阵(T₂D)

二维空间中的点变换可以看作点的齐次坐标与T相乘

设T:\begin{bmatrix} a &b&p \\ c & d&q\\ l & m&s \end{bmatrix} ,将其分为四个子矩阵:

T₁:   \begin{bmatrix} a &b \\ c& d \end{bmatrix} ,比例,旋转,对称,错切

T₂:\begin{bmatrix} l&m\\ \end{bmatrix} ,平移

T₃:\begin{bmatrix} p\\ q \end{bmatrix} ,投影变换;

T4:\begin{bmatrix} s \end{bmatrix} ,整体比例变换.

将T定义为单位矩阵则表示二维空间中的直角坐标系,可看做三个行向量:

第一行:\begin{bmatrix} 1&0 &0 \end{bmatrix}\\ ,x轴上的无穷远点;

第二行:\begin{bmatrix} 0 &1 &0 \end{bmatrix} ,y轴上的无穷远点;

第三行:\begin{bmatrix} 0 &0 & 1 \end{bmatrix} ,坐标原点。

基本几何变换

平移:

二维变换矩阵T:\begin{bmatrix} 1&0 &0 \\ 0& 1& 0\\ Tx&Ty & 1 \end{bmatrix} ,

坐标矩阵:\begin{bmatrix} x' &y' &1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x+Tx&y+Ty &1 \end{bmatrix} ;

比例:

二维变换矩阵T:

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值