我们知道autocad中的ucs指令可以变换坐标系，然后可以查询同一个点在不同坐标系下的位置。勇哥想实现这个功能，因此先收集一些资料。1 围绕原点的旋转如下图， 在2维坐标上，有一点p(x, y) , 直线opの长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转，到达p’ (s,t)s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b) (1.1)t = r sin(a + b) = r si
今天，我们给大家介绍一本好玩的线性代数书籍。线性代数的书籍那么多，这本却独具特色。准确来讲，量词似乎不能用「本」，因为它需要在网页上阅读，更重要的是，书里的图是可以动的，读者还可以拖动图。这种交互式图看起来很有意思～书籍地址：http://http://immersivemath.com/ila/index.html《Immersive Linear Algebra》的作者是 J. Ström、K. Åström、T. Akenine-Möller，全书共包含 12 个部分：序言和 11 个正文
知乎里有些扫盲贴真是精华，讲得相当通俗易懂。
把复杂的东西讲清楚也是件不容易的事，这篇文章的作者是用了真心。简单来说，“仿射变换”就是：“线性变换”+“平移”。先看什么是线性变换？1 线性变换线性变换从几何直观有三个要点：变换前是直线的，变换后依然是直线直线比例保持不变变换前是原点的，变换后依然是原点比如说旋转1.1 代数简单讲一下旋转是怎么实现的，可以让我们进一步了解代数是怎么描述线性变换的。你可以手动操作下，会发现旋转矩阵在不断变化（为了方便观察旋转，我标记出一个顶点）：总结下来，线性变换
变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：参考： http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。仿射变换(Affine Transformation)Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线
几何变换详解2020-07-12 08:44:29
在三维图形学中，几何变换大致分为三种，平移变换（Translation），缩放变换（Scaling），旋转变换（Rotation）。以下讨论皆针对DirectX，所以使用左手坐标系。平移变换将三维空间中的一个点[x, y, z, 1]移动到另外一个点[x', y', z', 1]，三个坐标轴的移动分量分别为dx=Tx, dy=Ty, dz=Tz, 即x' = x + Txy' = y + Tyz' = z + Tz平移变换的矩阵如下。缩放变换将模型
本文介绍的Matrix，是.net自带的类. 其命名空间为：System.Drawing.Drawing2D注意并不是netMarketing中那个netMarketing.graphics.Matrix在GDI+中，可以在Matrix对象中存储仿射变换。由于表示仿射变换的矩阵的第三列总是（0,0,1），因此在构造Matrix对象时，只需要指定前两列的6个数。语句：Matrix myMatrix = new Matrix(0, 1, -
Introduction2D image transformation in .NET has been very much simplified by the Matrix class in the System.Drawing.Drawing2D namespace. In this article, I would like to share with the reader on the use of Matrix class f
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
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
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