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引子
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上面的两种理解方式也揭示了对向量的变换和对坐标系的变换是等价的,这一点也可以通过后面旋转变换的图示中看出来。
各种变换
平移矩阵
缩放矩阵
平移矩阵和缩放矩阵很容易理解,并且从矩阵形式我们也可以看到为什么用四维的向量表示一个顶点了,除了w分量用来做透视除法以外,另一个作用不也正好是为了把平移整合进来吗,都做乘法而不做加法。在数学上也就是将三维空间的坐标表示成其齐次形式.
旋转变换
旋转变换相对来说较为复杂,对绕x、y或z轴旋转的情况比较好理解。
以绕z轴旋转为例
于是
写成矩阵形式为
绕任意轴旋转的旋转矩阵为
同理,前面学到的正交投影矩阵,透视矩阵以及摄像机矩阵,本质上和上面的变换都是一样的。
前面可以看到一般传入渲染管线的是一个由摄像机矩阵,投影矩阵,变换矩阵相乘得到的总的变换矩阵,
在顶点着色器中一般是这样的形式
gl_Position = uMVPMatrix * vec4(aPosition,1);