图形变换中涉及到的数学知识(向量叉乘、矩阵相乘、齐次坐标)
文章目录
- 1. 向量
- 1.1 点乘
- 1.2 叉乘
- 2. 矩阵
- 3. 齐次坐标
1. 向量
1.1 点乘
两个n维向量点乘:
二维向量的点乘:向量的模长相乘再乘以夹角余弦值。
- 点乘的结果是一个数值(标量)。
- 几何意义:b向量再a向量上的投影长度。
1.2 叉乘
- 结果:是一个向量(矢量)。
- 几何意义:向量a和向量b叉乘的得到的向量是同时垂直于向量a和向量b的向量。
2. 矩阵
2.1 矩阵乘法
n维矩阵的乘法运算。
举例:
3. 齐次坐标
齐次坐标就是图形变换过程中为了方便计算产生的概念。齐次坐标是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。
例如:二维点(x,y)的齐次坐标表示为(hx,hy,h)。由此可以看出,一个点的齐次表示是不唯一的,齐次坐标的h取不同的值都表示的是同一个点,比如齐次坐标(8,4,2)、(4,2,1)表示的都是二维点(4,2)。
向量的w分量也叫齐次坐标。想要从齐次向量得到3D向量,我们可以把x、y和z坐标分别除以w坐标。我们通常不会注意这个问题,因为w分量通常是1.0。
如果一个向量的齐次坐标是0,这个坐标就是方向向量(Direction Vector),因为w坐标是0,这个向量就不能位移(译注:这也就是我们说的不能位移一个方向)。 它可以理解为一个无穷远的点。n+1维的齐次坐标中如果h=0,实际上就表示了n维空间的一个无穷远点。
使用齐次坐标有几点好处:它允许我们在3D向量上进行位移(如果没有w分量我们是不能位移向量的)
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