建设厅网站的投诉可以哪里查,10个免费自学网,4399小游戏电脑版,东莞市网络策划推广哪家好平时开发程序#xff0c;免不了要对图像做各种变换处理。有的时候变换可能比较复杂#xff0c;比如平移之后又旋转#xff0c;旋转之后又平移#xff0c;又缩放。 直接用公式计算#xff0c;不但复杂#xff0c;而且效率低下。这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法#xff0c… 平时开发程序免不了要对图像做各种变换处理。有的时候变换可能比较复杂比如平移之后又旋转旋转之后又平移又缩放。 直接用公式计算不但复杂而且效率低下。这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法将多个变换合成一个。 最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。 另外矩阵乘法一般有硬件支持比如3D 图形加速卡处理3D变换中的大量矩阵运算比普通CPU 要快上1000倍。 下面是3类基本的2D图形变换。 平移 设某点向x方向移动 dx, y方向移动 dy ,[x,y]为变换前坐标 [X,Y]为变换后坐标。 则 X xdx; Y ydy; 以矩阵表示 1 0 0 [X, Y, 1] [x, y, 1][ 0 1 0 ] ; dx dy 1 1 0 0 0 1 0 即平移变换矩阵。 dx dy 1 旋转 旋转相比平移稍稍复杂 设某点与原点连线和X轴夹角为b度以原点为圆心逆时针转过a度 , 原点与该点连线长度为R, [x,y]为变换前坐标 [X,Y]为变换后坐标。 x Rcos(b) ; y Rsin(b); X Rcos(ab) Rcosacosb - Rsinasinb xcosa - ysina; (合角公式) Y Rsin(ab) Rsinacosb Rcosasinb xsina ycosa ; 用矩阵表示 cosa sina 0 [X, Y, 1] [x, y, 1][-sina cosa 0 ] 0 0 1 cosa sina 0 -sina cosa 0 为旋转变换矩阵。 0 0 1 缩放 设某点坐标在x轴方向扩大 sx倍y轴方向扩大 sy倍[x,y]为变换前坐标 [X,Y]为变换后坐标。 X sx*x; Y sy*y; 则用矩阵表示 sx 0 0 [X, Y, 1] [x, y, 1][ 0 sy 0 ] ; 0 0 1 sx 0 0 0 sy 0 即为缩放矩阵。 0 0 1 2D基本的模型视图变换就只有上面这3种所有的复杂2D模型视图变换都可以分解成上述3个。 比如某个变换先经过平移对应平移矩阵A 再旋转, 对应旋转矩阵B再经过缩放对应缩放矩阵C. 则最终变换矩阵 T ABC. 即3个矩阵按变换先后顺序依次相乘(矩阵乘法不满足交换律因此先后顺序一定要讲究)。
