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Android中关于矩阵(Matrix)前乘后乘的一些认识

在上一篇文章中,我们讲到,在Android中,scale(缩放),rotation(旋转)和 translation(平移)都是以矩阵(Matrix)的形式定义的,实际上在图形学中,这些平面图形的变换都是以矩阵的形式存在的。先来回顾一下,下面,左中右分别scale(缩放),rotation(旋转)和 translation(平移)在Android中的矩阵表示:如果只是单纯的应用某一个变换,我们都知道直接用矩阵去乘上对应的点就可以了。但是对于缩放和旋转来说,它们的轴点是基于原点(0,0)的,如下图

2D平面中关于矩阵(Matrix)跟图形变换的讲解

在二维平面上,常用的有以下三种基本的图形变化:1)Translation2)Scale3)Rotation在Android的开发中,我们也经常会用到这样的一些图形变换,尤其是我们在写自定义View时,更是会经常利用到Matrix来实现一些效果,比如平移,旋转,缩放及切变等,相信很多朋友应该很想知道,矩阵实现这种变换的原理是什么,什么是矩阵的左乘右乘,它们在实现效果上有什么差别吗?今天就让我们一起来看一下吧。都是由点组成的平面上的元素,就是点,线,面,而线就是由一个个点组成的,而是由一条条线组成的

3D数学基础之C#实现矩阵变换

Never put off what you can do today until tomorrow.从刚开始学unity各种组件,C#基础,API,到现在的学习Cg语言,学习shaderLab用了很长时间在细节上,有的时候一些看似非常基础的概念,大致了解下怎么用后,如果不知道其原理,那么,我认为是不可能真正的学会一种技术的。本节就来实现矩阵与向量之间的计算,,我们将自己实现向量的类和矩阵的类,这也就代表着,我们必须实现基本的Mul功能tools:visual studio 2015 建议安装插

二维图形的矩阵变换(一)——基本概念

基本的二维变换可包括旋转、缩放、扭曲,和平移四种,而这些几何运算则可以转换为一些基本的矩阵运算:这几个变换都是线性的,但平移运算不是线性的,不能通过2*2矩阵运算完成。若要将点 (2, 1)在 x 方向将其平移 3 个单位,在 y 方向将其平移 4 个单位。 可通过先使用矩阵乘法再使用矩阵加法来完成此操作。综合这几种基本运算,数学家们将其统一为一个3*3矩阵,存储形式如下:由于表示仿射变换的矩阵的第三列总是(0,0,1),在存储矩阵的时候,大多只存成一个2*3的数组。 变换的

摄相机标定方法的总结(数学方法总结)

下面文章引用自:中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室http://www.nlpr.ia.ac.cn/english/rv 包括如下的内容:1、引言:什么是摄相机标定2、摄相机标定方法的分类3、传统摄相机标定方法(或利用景物信息的标定方法)4、主动视觉摄相机标定方法5、摄相机自标定方法1、引言视觉目的三维重建是人类视觉的主要目的,也是计算机视觉的最主要的研究方向. (Marr 1982)所谓三维重建就是指从图象出发恢复出空间点三维坐标的过程。三维重建的三个关键步骤• 图象对应点的确定•

矩阵的逆inv()到底有什么用

首先,我们先来看看这个数的倒数:其实矩阵的逆矩阵也跟倒数的性质一样,不过只是我们习惯用A-1表示:问题来了,既然是和倒数的性质类似,那为什么不能写成1/A?其实原因很简单,主要是因为矩阵不能被除。不过 1/8倒可以被写成 8-1。那矩阵的逆和倒数还有其他相似之处吗?当我们将一个数乘以它的倒数我们得到1。8 × (1/8) = 1当一个矩阵乘以逆时,我们得到了单位矩阵(而单位矩阵,其实也就是矩阵中的“1”)。A × A-1 = I而此时我们将矩阵的逆放在前面,很明显,结果还是一

二维点的旋转 续三(C#演示代码)

勇哥继续谈谈绕任意点的旋转。绕原点的旋转是二维旋转最基本的情况,当我们需要进行绕任意点旋转时,我们可以把这种情况转换到绕原点的旋转,思路如下: 1. 首先将旋转点移动到原点处 2. 执行如2所描述的绕原点的旋转 3. 再将旋转点移回到原来的位置                (图1)勇哥根据上述原理写了段演示

二维点的旋转 续二(Matlab演示代码)

勇哥继续讨论二维点旋转这个话题。这一次使用Matlab的旋转矩阵来实现图像旋转。我们把旋转原理再补充说明一下,之前我们说的是绕原点旋转,现在继续引入饶任意点旋转的原理:以坐标原点为中心旋转的原理:点p0p0绕坐标原点逆时针方向旋转θθ角度得到点p1p1.以任意图形中心点为坐标原点旋转原理:Matlab编程实现(1)Matlab自带函数实现图像任意角度旋转旋转函数介绍:B=imrotate(A,angle,method, ‘crop’)  angle   :旋转角度,

线性代数(2):矩阵运算之矩阵加法、乘法、除法

授人予鱼不如授人予渔,在《线性代数》的学习中,方法尤为重要。下面就让我们一起解决《线性代数》中令人头痛的——矩阵的加法运算吧!前言:想要学会《线性代数》中的——矩阵的加法运算问题,我们这次的学习将按照下面的步骤进行:(1)       了解矩阵与线性方程的对应关系;(2)       了解矩阵的定义;(3)      

MATLAB进行矩阵和数组运算,转置和加减乘除

使用MATLAB做计算,必然少不了进行矩阵和数组运算,对矩阵和数组进行转置、相加、相减、相乘、相除等运算,下面使用MATLAB一一给大家介绍这些运算的方法、步骤,希望能够帮助大家。第一步:首先我们需要在matlab命令窗口中创建一个矩阵或数组,如我们可以在命令行窗口输入代码:A=[2 4 6 8;10 12 14 16;18 20 22 24;26 28 30 32]即可创建一个4行4列的矩阵或数组,如下图所示。第二步:关于矩阵转置,我们在矩阵或数组名称后面加一撇就可以了,如将上面的矩阵或数组A
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