之前学习完矩阵的理解和作用，又经历过一轮基本仿射变换推导，我想大家对矩阵在实际程序中的应用应该基本了解了，这里我们就实际应用一下。 之前学习的变换过程基本都是变换一个“规范”的图形，这次我们就反过来，把一个“不规范”的图形变换“规范”。 首先作为码农们，我们应该都会阅读大量书籍的，但是为了方便我自己下载过大量pdf文档，因为那样我不需要随身带一本厚重厚重的书，只用带个ipad就
之前我们学习了理解了图形学中的线性代数，而且实际的操作了图形的基础变换，既然学习完基本变换了，那么接下来就看看一些不常见的特殊变换，下面我们就看看错切变换，也称为切变。 这里要介绍一下仿射变换的一个特点，就是“平直性”，因为前面我们理解仿射变换是一个线性变换加上一个平移，线性这个性质就保证了直线变换后还是直线，所以仿射变换，变换后的图形，是直线边的还是直线边。 切变是一种特殊的“平直性”变
这篇博文我只是准备对上一篇博文的内容进行扩展，因为上一篇我写完二维xy仿射坐标系的变换，这一篇我就扩充到三维xyz仿射坐标系的变换推导。 前面我们已经理解学习完矩阵在图形学中的作用，所以这一篇我只做纯推导和图形应用演示。 1.矩阵操作三维仿射坐标系平移，如下图： &nbs
前面我们从理论上理解了图形学中图形的变换过程，具体可以理解为如果要对一个图形A进行变换，那么存在图形A所处的相同原点的仿射空间SpaceA（或者说仿射空间SpaceA中原点处存在一个图形A），这时候我们暂时忽略图形A，只考虑SpaceA经过各种变换最终变换成另一个仿射空间SpaceB（或者说变换后的仿射空间SpaceA与另一个仿射空间SpaceB重合），因为仿射空间SpaceA变换后可能被伸缩或者被旋转同时又移动了，那么仿射空间SpaceA中的图形A同时跟着被变换成了另外的样子，如
前面有个问题我们还没聊开，不知道小伙伴们记得不？在几何向量的基本概念这一章，我们了解了如下两个概念： 1.矢：空间中的一个直线段，当规定其两个端点中一个为起始点，一个位终止点，这个线段就称为一个矢。 2.向量：具有同样长度和方向的失的集合称为一个向量，单独的一个矢为向量的一个代表。 这里就引出了我们迷惑的问题了
在以前的版本中，可以在需要窗口句柄的地方直接写上窗口句柄值。例如下面的代码：for Index := 0 to 360/step by step
x:=px+px/2*cos(rad(step*Index+step))
y:=py+py/2*sin(rad(step*Index+step))
机器视觉常见的数学公式很多，下面的贴子会由浅到深依次跟贴下去，以方便大家查阅与记忆。（一） 6个必须有记住的三角函数公式：（二）直线方程相关（1） 直线斜率 经过两点P1(x1,y1), P2(x2,y2) (x1≠x2)的直线斜率的公式：（2）两点之间的距离 平面坐标空间坐标（3）两点式直线方程（4）直线的一般方程（5）两直线交点例题：（6）点到直线的距离 例题：（7）两条平行线间的距离 （三）圆的方程(1)圆的标准方程圆心位置与半径大小确定后，圆就唯一