4章-二维变换和二维观察课件.ppt
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- 二维 变换 观察 课件
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1、第四章第四章 二维变换和二维观察二维变换和二维观察二维变换内容二维变换内容n图形变换预备知识图形变换预备知识nBasic transformation(基本变换)(基本变换)nMatrix representation(矩阵表示)(矩阵表示)nComposite transformation(复合变换)(复合变换)nOther 2D transformations(其他变换)(其他变换)nTransformation between Coordinate Systems(坐标系间的变换)(坐标系间的变换)nRaster method of transformation(变换(变换的光栅方法)的
2、光栅方法)4.0 4.0 图形变换预备知识图形变换预备知识n 矢量n矢量和 zyxuuuUzyxvvvVzzyyxxvuvuvuVU4.0.1 矢量和矩阵矢量和矩阵n矢量的数乘 n矢量的点积n性质zyxkukukuUkzzyyxxvuvuvuVUUVVUVUVU000UUUn矢量的长度 n单位矢量 n矢量的夹角n矢量的叉积 222zyxuuuUUUVUVUcoszyxzyxvvvuuukjiVUn矩阵 n 阶矩阵nn阶方阵n零矩阵n行向量与列向量n单位矩阵n矩阵的加法 n矩阵的数乘 n矩阵的乘法 n矩阵的转置 n矩阵的逆 m n矩阵的含义矩阵:由mn个数按一定位置排列的一个 整体,简称mn矩阵
3、。mnmmnnaaaaaaaaa .21222211 1211A=矩阵运算n加法设A,B为两个具有相同行和列元素的矩阵A+B=n数乘kA=k*aij|i=1.m,j=1,.n .b .b m22111112121111mnmnmmmnnbaababaaban乘法设A为32矩阵,B为23矩阵 C=A B=C=Cmp=Am n Bnp cij=aik*bkjn单位矩阵 在一矩阵中,其主对角线各元素aii=1,其余皆为0的矩阵称为单位矩阵。n阶单位矩阵通常记作In。Am n=Am n In babab abababababababababa322322221221312321221121321322
4、121211311321121111 k=1,nn逆矩阵若矩阵A存在AA-1=A-1A=I,则称A-1为A的逆矩阵n矩阵的转置 把矩阵A=(aij)mn的行和列互换而得到的nm矩阵称为A的转置矩阵,记作AT。(AT)T=A (A+B)T=AT+BT (aA)T =aAT (AB)T =BT AT 当A为n阶矩阵,且A=AT,则 A是对称矩阵。矩阵运算的基本性质n交换律与结合律师 A+B=B+A;A+(B+C)=(A+B)+Cn数乘的分配律及结合律 a(A+B)=aA+aB;a(A B)=(aA)B=A(aB)(a+b)A=aA+bA a(bA)=(ab)An矩阵乘法的结合律及分配律 A(B C
5、)=(A B)C (A+B)C=A C+B C C(A+B)=C A+C Bn矩阵的乘法不适合交换律所谓齐次坐标表示法就是由n+1维向量表示一个n维向量。如n维向量(P1,P2,Pn)表示为(hP1,hP2,hPn,h),其中h称为哑坐标。1、h可以取不同的值,所以同一点的齐次坐标不是唯一的。如 普 通 坐 标 系 下 的 点(2,3)变 换 为 齐 次 坐 标 可 以 是(1,1.5,0.5)(4,6,2)(6,9,3)等等。2、普通坐标与齐次坐标的关系为“一对多”由普通坐标h齐次坐标由齐次坐标h普通坐标 3、当h=1时产生的齐次坐标称为“规格化坐标”,因为前n个坐标就是普通坐标系下的n维坐
6、标。4.0.2 齐次坐标齐次坐标(x,y)点对应的齐次坐标为 (x,y)点对应的齐次坐标为三维空间的一条直线(,)xyhhh0,hhyyhxxhhhzhyyhxxhhh1.将各种变换用阶数统一的矩阵来表示。提供了用矩阵运算把二维、三维甚至高维空间上的一个点从一个坐标系变换到另一坐标系的有效方法。2.便于表示无穷远点。例如:(x h,y h,h),令h等于03.齐次坐标变换矩阵形式把直线变换成直线段,平面变换成平面,多边形变换成多边形,多面体变换成多面体。4.变换具有统一表示形式的优点n便于变换合成n便于硬件实现齐次坐标的作用图形变换是计算机图形学基础内容之一。几何变换,投影变换,视窗变换线性变
7、换,属性不变,拓扑关系不变。作用:n把用户坐标系与设备坐标系联系起来;n可由简单图形生成复杂图形;n可用二维图形表示三维形体;n动态显示。4.0.3 图形变换图形变换图形的几何变换n图形变换:对图形的几何信息经过几何变换后产生新的图形。n图形变换的两种形式:n1.图形不变,坐标系改变;n2.图形改变,坐标系不变。n我们所讨论的是针对坐标系的改变而讲的。二维变换内容二维变换内容n图形变换预备知识图形变换预备知识nBasic transformation(基本变换)(基本变换)nMatrix representation(矩阵表示)(矩阵表示)nComposite transformation(复
8、合变换)(复合变换)nOther 2D transformations(其他变换)(其他变换)nTransformation between Coordinate Systems(坐标系间的变换)(坐标系间的变换)nRaster method of transformation(变换(变换的光栅方法)的光栅方法)4.1 Basic Transformations基本变换基本变换nDef.改变改变对象对象坐标描述坐标描述的变换称为几何变换,例如的变换称为几何变换,例如改变对象的方向、尺寸和形状。改变对象的方向、尺寸和形状。nDef.Geometric transformations alter
9、coordinate descriptions of objects,such as changes in orientation,size and shape.nTypesnTranslation平移平移nRotation旋转旋转nScaling变比变比4.1.1 2D 平移平移nTranslation平移平移nDef.图形对象沿直线运动产生的图形对象沿直线运动产生的变换变换nParameters:平移平移向向量量(tx,ty)nFormula:x=x+txy=y+tyxyPPn矩阵表示矩阵表示 x x txP=P=T=y y tyP=P+TxyPP5010050100(-20,20)308
10、070120 xyxyExample4.1.2 2D 旋转旋转nRotation旋转旋转nDef.图形对象沿圆弧路径运动产生的变换图形对象沿圆弧路径运动产生的变换nParametersn基准点基准点(pivot)(pivot),坐标原点或任意点,坐标原点或任意点n旋转角旋转角n方向方向,约定:约定:逆时针逆时针为正为正xy(x,y)(x,y)rxy(x,y)(x,y)r(Xr,Yr)绕原点旋转绕原点旋转绕任意点旋转绕任意点旋转nFormula 针对坐标原点针对坐标原点x=x*cos-y*sin y=x*sin+y*cosn 如何得到上述公式如何得到上述公式?n 针对任意点针对任意点(xr,yr
11、)旋转的计算公式旋转的计算公式?xyPP x=r*cos(+)=r*(cos*cos-sin*sin)=rcos*cos-rsin*sin=x*cos-y*sin y=r*sin(+)=r*(cos*sin+sin*cos)=rcos*sin+rsin*cos=x*sin+y*cosn矩阵表示矩阵表示 x x cos-sin P=P=R=y y sin cos P=R Pxy旋转也是一种不产生变形而移动对象的刚体变换。nScaling变比变比nDef.改变改变图形对象大小的变换图形对象大小的变换nParameters:变比因子变比因子(Sx,Sy),基准点,方向基准点,方向nFormula:针
12、对坐标原点针对坐标原点 针对固定参考点针对固定参考点(xf,yf)x=x*Sxx=xf+(x-xf)*Sxy=y*Sy y=yf+(y-yf)*Sy4.1.3 2D 变比(缩放)变比(缩放)n矩阵表示矩阵表示 x x sx 0 P=P=S=y y 0 sy P=S P11(2,1)12xyxy1Example2D变比变比讨论讨论n如果|Sx|或|Sy|大于1,则表示图形在X轴方向或Y轴方向放大;n如果|Sx|或|Sy|小于1,则表示图形在X轴方向或Y轴方向缩小;n如果|Sx|=|Sy|,则表示均匀缩放;n如果|Sx|Sy|,则表示差值缩放;n如果|Sx|或|Sy|等于1,则表示图形在X轴方向或
13、Y轴方向不变;n如果Sx或Sy小于零,则表示图形在X轴方向或Y轴方向作镜面变换。二维变换内容二维变换内容n图形变换预备知识图形变换预备知识nBasic transformation(基本变换)(基本变换)nMatrix representation(矩阵表示)(矩阵表示)nComposite transformation(复合变换)(复合变换)nOther 2D transformations(其他变换)(其他变换)nTransformation between Coordinate Systems(坐标系间的变换)(坐标系间的变换)nRaster method of transformati
14、on(变换(变换的光栅方法)的光栅方法)4.2 2D 矩阵表示矩阵表示 n在图形系统中,矩阵式实现变换的标准方法。在图形系统中,矩阵式实现变换的标准方法。nP P =P+T(=P+T(平移平移););nP P =R=RP(P(旋转旋转););nP P =S=SP P(变比变比););n对于平移、旋转和缩放变换,每个基本的变换都可表示为对于平移、旋转和缩放变换,每个基本的变换都可表示为普通距阵形式:普通距阵形式:P=M1*P+M2 采用齐次坐标采用齐次坐标(xh,yh,h)表示每个表示每个2D坐标位置坐标位置(x,y)齐次坐标表示就是用齐次坐标表示就是用n+1维向量表示维向量表示n维向量。维向量
15、。P=M*P4.2 2D 矩阵表示矩阵表示 nPoint(x,y)-(xh,yh,h)-(x,y,1)Tn2D graph-3xnn基本变换参数基本变换参数-3x3n2D 图形变换坐标计算:图形变换坐标计算:P最终坐标最终坐标 =M变换矩阵变换矩阵*P原坐标原坐标n平移变换平移变换 x 1 0 tx xy=0 1 ty y 1 0 0 1 1 P=T(tx,ty)*P 举例n旋转变换旋转变换 x cos-sin 0 x y=sin cos 0 y 1 0 0 1 1 P=R()*P 举例n变比变换变比变换 x sx 0 0 xy=0 sy 0 y 1 0 0 1 1 P=S(sx,sy)*P
16、注意:上述三种都是针对坐标原点和X/Y轴方向的。举例nBasic transformation(基本变换)(基本变换)nMatrix representation(矩阵表示)(矩阵表示)nComposite transformation(复合变换)(复合变换)nOther 2D transformations(其他变换)(其他变换)nTransformation between Coordinate Systems(坐标系间的变换)(坐标系间的变换)nRaster method of transformation(变换(变换的光栅方法)的光栅方法)二维变换内容二维变换内容4.3 复合复合变换变
17、换 n进行一次以上的基本变换进行一次以上的基本变换 复合变换复合变换n利用矩阵表示,就可通过计算单个变换的矩阵利用矩阵表示,就可通过计算单个变换的矩阵乘积,将任意顺序变换的矩阵建立为乘积,将任意顺序变换的矩阵建立为组合变换组合变换矩阵矩阵。n形成变换矩阵的乘积被称为矩阵的合并形成变换矩阵的乘积被称为矩阵的合并(concatenation)或复合或复合(composition)4.3 复合复合变换变换 nTranslations 连续连续平移平移nRotations 连续连续旋转旋转nScalings 连续连续变比变比nGeneral pivot-point transformations 通用
18、基准点的变换通用基准点的变换nGeneral Directions transformations 通用方向的变换通用方向的变换4.3.1 Translations 连续连续平移平移 nn个连续的平移向量个连续的平移向量(tx1,ty1),(tx2,ty2),(txn,tyn)被用被用于点于点P,那么最后的点坐标可计算为,那么最后的点坐标可计算为 P=T(txn,tyn)*T(tx2,ty2)*T(tx1,ty1)P =T(txn,tyn)*T(tx2,ty2)*T(tx1,ty1)P n计算时,可先计算两个平移变换矩阵的乘积计算时,可先计算两个平移变换矩阵的乘积 T(tx2,ty2)T(tx
19、1,ty1)=T(tx2+tx1,ty2+ty1)n连续平移是可加的连续平移是可加的n平移变换平移变换 x 1 0 tx 1 0 tx1y=0 1 ty 0 1 ty1*P 1 0 0 1 0 0 1 1 0 tx+tx1 P=0 1 ty+ty1*P0 01举例4.3.2 Rotations 连续连续旋转旋转 n应用于点应用于点P的的n个连续旋转个连续旋转(1),(2).(n),得到,得到的点的点P的坐标可计算为的坐标可计算为 P=R(n)*R(2)R(1)P =R(n)*R(2)R(1)P nR(2)R(1)=R(1+2)则则P的坐标可计算为的坐标可计算为 P=R(1+2)Pn连续旋转是可
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