posts | comments
29Mar

Вектори в просторі Однорідні координати Матриці перетворень

No comments

Також буде зручно ввести їх при розгляді тривимірного простору.
Як ми побачимо надалі, їх використання дозволяє задавати аффінниє і нелінійні перетворення (наприклад перспективне) у вигляді матриць, що дозволяє створювати вельми ефективні і прості реалізації.
Прим. В подальших статтях зустрічатимуться такі поняття як крапка і вектор. Крапка це теж вектор: якщо сумістити його початок з початком координат, то кінець знаходитиметься у визначуваній ним крапці. Але також існують вектора в класичному сенсі, наприклад вектор нормалі. Про що конкретно йдеться буде зрозуміле з контексту.
В рамках даної статті вектор подразумеваєтся в сенсі вектор-крапка.
Однорідні координати
Визначення. Однорідні координати - координати, що володіють тією властивістю, що визначуваний ними об’єкт не міняється при множенні всіх координат на одне і те ж число.
Однорідними координатами вектора (х, у, z) є трійка чисел (x’, у’, z’, w), де …

координата →

Схожі записи

Categories: 3D теорія
26Mar

Аффінноє перетворення і його матричне уявлення

No comments


Визначення. Перетворення площини називається аффінним , якщо

воно взаємне однозначно;
чином будь-якої прямої є пряма.
Перетворення називається взаємно однозначним , якщо

різні крапки переходять в разниє;
в кожну крапку переходить якась крапка.
Прим. детальніше про аффінниє перетворення можна подивитися на ru.wikibooks.org
Однорідні координати
Якщо розглянути паралельне перенесення, то виявляється, що для його завдання матриці 2×2 вже недостатньо. Але його можна задати за допомогою матриці розміру 3×3. З’являється питання, звідки узяти третю координату у двовимірної крапки?
Визначення. Однорідні координати - координати, що володіють тією властивістю, що визначуваний ними об’єкт не міняється при множенні всіх координат на одне і те ж …

координата →

Схожі записи

Categories: 2D теорія
25Mar

Логічна система координат

No comments

Але для простоти ми візьмемо фіксовану систему, як показано на малюнку. Також з’являється така річ, як відступ (margin), або, якщо хочете, поля.
Це зроблено для того, щоб зображення не ’упиралось” в край форми і ми можемо сміливо використовувати весь діапазон координат від -1 до +1 .
Перетворення координат
X_Window = MARGIN + (1.0 / 2) * (X_Log + 1) * (Width - 2 * MARGIN);
Y_Window = MARGIN + (-1.0 / 2) * (Y_Log - 1) * (Height - 2 * MARGIN);
Прослідкуємо ланцюжок перетворень:

X_Log відповідає [-1; 1]
X_Log + 1 відповідає [0; 2]
(1.0 / 2) * (X_Log + 1) відповідає [0; 1]
(1.0 / 2) * (X_Log + 1) * (Width - 2 * Margin) відповідає [0; Width - 2 * Margin]


координата →

Схожі записи

Categories: 2D теорія
24Mar

Введення Звязність Відсікання Перехід до віконних координат

No comments

З’являється законне питання: як визначити зв′язність лінії на екрані?
Традиційно вводяться два поняття зв′язності.
4-связность: піксели p1(x1, y1) і p2(x2, y2) називаються сусідніми, якщо або різниця їх координат по осі x, або різниця їх координат по осі у рівна 1 (або що виключає):
|x2 - x1| + |y2 - y1|

координата →

Схожі записи

Categories: 2D теорія