曲线曲面 - 连续性, 坐标变换矩阵

news/2024/7/23 21:29:07 标签: 人工智能, 算法

连续性
有两种:参数连续性(Parametric Continuity)、几何连续性(Geometric Continuity)
参数连续性:
零阶参数连续性,记为C^0,指相邻两段曲线在结合点处具有相同的坐标

一阶参数连续性,记为C^1, 指相邻两段曲线在结合点处具有相同的一阶导数;

二阶参数连续性,记为C^2, 指相邻两段曲线在结合点处具有相同的二阶导数;

几何连续性:

与参数连续性不同的是,几何连续性只要求参数成比例而非相等。

零阶几何连续性,记为G^0, 指相邻两段曲线在结合点处具有相同的坐标;

一阶几何连续性,记为G^1, 指相邻两段曲线在结合点处的一阶导数成比例、但大小不一定相等;

二阶几何连续性,记为G^2, 指相邻两段曲线在结合点处的一阶导数成比例、二阶导数成比例,即曲率一致,但大小不一定相等;

通常C连续能保证G连续,但是反过来不一定成立。

平移变换,旋转变换
平移变换的坐标表示为
\left\{\begin{matrix} X^=X + Tx & & \\ Y^=Y + Ty & & \\ Z^=Z + Tz & & \end{matrix}\right.
平移变化矩阵为:\begin{bmatrix} 1 &0 &1 &^{_{Tx}} \\ 0 &1 &0 &^{_{Ty}} \\ 1 &0 &0 &^{_{Tz}} \\ 1 &0 &0 &1 \end{bmatrix}

式中  ^{_{Tx}} ,  ^{_{Ty}} ,  ^{_{Tz}} 就是平移参数。绕 x 轴旋转(\beta为正向角),旋转变换
\left\{\begin{matrix} x'=x{^{}} & & \\ y'=ycos\beta - zsin\beta & & \\ z'=ysin\beta - zcos\beta & & \end{matrix}\right.
围绕 x 轴旋转(\beta为正向角)的三维变换矩阵为T=\begin{bmatrix} 1 &0 &0 &0 \\ 0 &cos\beta &-sin\beta &0 \\ 0 &sin\beta &cos\beta &0 \\ 0 & 0& 0& 0& \end{bmatrix}



围绕 y 轴旋转(\beta为正向角)的三维变换矩阵为T=\begin{bmatrix} cos\beta &0 &sin\beta &0 \\ 0 &1 &0 &0 \\ -sin\beta &0 &cos\beta &0 \\ 0 & 0& 0& 1& \end{bmatrix}



围绕z 轴旋转(\beta为正向角)的三维变换矩阵为T=\begin{bmatrix} cos\beta &-sin\beta &0 &0 \\ sin\beta &cos\beta &0 &0 \\ 0 & 0 & 1 &0 \\ 0 &0 &0 & 1 \end{bmatrix}



投影变换

投影就是从投影中心发出射线,经过三维物体上的每个点后,与投影面相交所形成的交点的集合,因此把三维坐标转化为二维坐标的过程称为投影变换。根据投影中心与投影面之间的距离的不同,投影可分为平行投影和透视投影。投影中心到投影面的距离为有限值时,得到的投影为透视投影,若此距离为无穷大,则投影为平行投影。平行投影又可分为正投影和斜投影。投影方向不垂直于投影面的平行投影称为斜投影,投影方向垂直于投影面的平行投影称为正交投影。

所谓正交投影,是指仅使用物体顶点的x坐标和y坐标进行绘制,几何意义上认为是将物体投影到XOY 表面内。设空间中的一点P(x,y,z) , 该点在XOY 平面上的正交投影坐标为P’(x’,y’), 其中
正交投影:
\left\{\begin{matrix} {x}'=x\\ {y}'=y \end{matrix}\right.

斜投影:
\left\{\begin{matrix} {x}'=x -z/(2\sqrt{2})) \\ {y}'=y -z/(2\sqrt{2})) \end{matrix}\right.

 


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