[CG从零开始] 5. 搞清 MVP 矩阵理论 + 实践

在 4 中成功绘制了三角形以后，下面我们来加载一个 fbx 文件，然后构建 MVP 变换（model-view-projection）。简单介绍一下：

从我们拿到模型（主要是网格信息）文件开始，模型网格（Mesh）里记录模型的顶点位置信息，比方说 (-1,1,1) 点，那么这个点是相对于这个模型的（0,0,0）点来说的，这和我们在制作模型的时候有关，例如我可以让这个(0,0,0)点位于模型的中心也可以是底部。
接着我们需要通过放置许多的模型来构建整个场景，为了描述每个物体的位姿（位置和姿态），我们需要一个世界原点，然后所有物体的位姿信息都是相对于这个世界原点的。如果用过游戏引擎或者 DCC 软件的话，一般每个物体都会有一个 transform 来描述这件事情。因此第一步我们需要将物体的顶点从建模时候的坐标系，变换到世界坐标系下，这个变换矩阵就是我们说的 model 矩阵，也就是引擎中 transform 组件描述的变换。
将模型的顶点位置变换到世界坐标系下以后，我们还需要进行 view 矩阵的变换，view 变换的过程模拟眼睛看东西的过程，一般用一个相机来描述，这个相机是一般是看向 -z 方向的。我们需要将模型变换到相机的坐标系下，方便的后面的投影操作。这个 view 变换，其实不是相机特有的，因为我们可以将物体变换到任意一下坐标系下。
将物体变换到相机坐标系下后，最后要做一个投影的操作，一般来说三维场景做的都是透视变换，符合我看到的近大远小的规律。

上面用大白话简单描述了一下这几个矩阵，相关资料有很多，本系列重在实践，因为看再多的理论，不如自己亲手实践一下印象深刻，有时候不明白的原理，动手做一下就明白了。如果希望看相关的数学推导理论，证明之类的可以搜一搜有很多。我这里提供一下我之前写的关于变换的两个文章：

下面来实践一下，代码基于第 4 篇文章继续完善。

完整的代码：https://github.com/MangoWAY/CGLearner/tree/v0.2，tag v0.2

1. 加载 fbx 模型

在第 3 篇中介绍了如何安装 pyassimp，这回我们来用一下，我们先定义一个简单的 Mesh 和 SubMesh 类保存加载的模型的数据，然后再定义一个模型加载类，用来加载数据，代码如下所示，比较简单。

# mesh.py

class SubMesh:

    def __init__(self, indices) -> None:

        self.indices = indices

class Mesh:

    def __init__(self) -> None:

        self.vertices = []

        self.normals = []

        self.subMeshes = []

# model_importer.py

# pyassimp 4.1.4 has some problem will lead to randomly crash, use 4.1.3 to fix

# should set link path to find the dylib

import pyassimp

import numpy as np

from .mesh import Mesh, SubMesh

class ModelImporter:

    def __init__(self) -> None:

        pass

    def load_mesh(self, path: str):

        scene = pyassimp.load(path)

        mmeshes = []

        for mesh in scene.meshes:

            mmesh = Mesh()

            mmesh.vertices = np.reshape(np.copy(mesh.vertices), (1,-1)).squeeze(0)

            print(mmesh.vertices)

            mmesh.normals = np.reshape(np.copy(mesh.normals),(1,-1)).squeeze(0)

            mmesh.subMeshes = []

            mmesh.subMeshes.append(SubMesh(np.reshape(np.copy(mesh.faces), (1,-1)).squeeze(0)))

            mmeshes.append(mmesh)

        return mmeshes

2. 定义 Transform

Transform 用来描述物体的位置、旋转、缩放信息，可以说是比较基础的，所以必不可少，详细的解释在代码的注释里。

import numpy as np

from scipy.spatial.transform import Rotation as R

class Transform:

    def __init__(self) -> None:

        # 为了简单，目前我用欧拉角来存储旋转信息

        self._eulerAngle = [0,0,0]

        self._pos = [0,0,0]

        self._scale = [1,1,1]

    # -- 都是常规的 get set，这里略去

    # ......

    # 这就是我们所需要的 model 矩阵，注意这里没有考虑的物体的层级

    # 关系，默认物体都是在最顶层，所以 local 和 world 坐标是一样

    # 后续的文章会把层级关系考虑进来

    def localMatrix(self):

        # 按照 TRS 的构建方式

        # 位移矩阵 * 旋转矩阵 * 缩放矩阵

        mat = np.identity(4)

        # 对角线是缩放

        for i in range(3):

            mat[i,i] = self._scale[i]

        rot = np.identity(4)

        rot[:3,:3] = R.from_euler("xyz", self._eulerAngle, degrees = True).as_matrix()

        mat = rot @ mat

        for i in range(3):

            mat[i,3] = self._pos[i]

        return mat

    # 将世界坐标变换到当前物体的坐标系下，注意这里也是没有考虑层级关系的

    # 这个可以用来获得从世界坐标系到相机坐标系的转换。

    def get_to_Local(self):

        mat = self.localMatrix()

        ori = np.identity(4)

        ori[:3,:3] = mat[:3,:3]

        ori = np.transpose(ori)

        pos = np.identity(4)

        pos[0:3,3] = -mat[0:3,3]

        return ori @ pos

3.定义相机

最后我们定义相机，目前相机的 Transform 信息可以用来定义 View 矩阵，其他例如 fov 等主要用来定义投影矩阵。

from math import cos, sin

import math

import numpy as np

class Camera:

    def __init__(self) -> None:

        self._fov = 60

        self._near = 0.3

        self._far = 1000

        self._aspect = 5 / 4

    # -- 都是常规的 get set，这里略去

    # ......

    # 完全参照投影矩阵的公式定义

    def getProjectionMatrix(self):

        r = math.radians(self._fov / 2)

        cotangent = cos(r) / sin(r)

        deltaZ = self._near - self._far

        projection = np.zeros((4,4))

        projection[0,0] = cotangent / self._aspect

        projection[1,1] = cotangent

        projection[2,2] = (self._near + self._far) / deltaZ

        projection[2,3] = 2 * self._near * self._far / deltaZ

        projection[3,2] = -1

        return projection

4. 构建 MVP 矩阵

完成了上述的步骤后，我们就可以构建 MVP 矩阵了。

...

# 定义物体的 transform

trans = transform.Transform()

trans.localPosition = [0,0,0]

trans.localScale = [0.005,0.005,0.005]

trans.localEulerAngle = [0,10,0]

# 获取 model 矩阵

model = trans.localMatrix()

# 定义相机的 transform

viewTrans = transform.Transform()

viewTrans.localPosition = [0,2,2]

viewTrans.localEulerAngle = [-40,0,0]

# 获取 view 矩阵

view = viewTrans.get_to_Local()

# 定义相机并获得 projection 矩阵

cam = Camera()

proj = cam.getProjectionMatrix()

# 构建 MVP 矩阵

mvp = np.transpose(proj @ view @ model)

# 作为 uniform 传入 shader 中，然后 shader 中将顶点位置乘上mvp矩阵。

mshader.set_mat4("u_mvp", mvp)

...

然后加载模型，构建一下顶点数组和索引数组，我给每个顶点额外添加了随机的颜色

importer = ModelImporter()

meshes = importer.load_mesh("box.fbx")

vert = []

for i in range(len(meshes[0].vertices)):

    if i % 3 == 0:

        vert.extend([meshes[0].vertices[i],meshes[0].vertices[i + 1],meshes[0].vertices[i + 2]])

        vert.extend([meshes[0].normals[i],meshes[0].normals[i + 1],meshes[0].normals[i + 2]])

        vert.extend([random.random(),random.random(),random.random()])

inde = meshes[0].subMeshes[0].indices

# 开一下深度测试

gl.glEnable(gl.GL_DEPTH_TEST)

我们可以看一下最终效果。

总结：

通过 Transform 我们可以获得 model 矩阵和 view 矩阵；
通过相机的参数，我们可以获得 projection 矩阵；
按照 p * v * m * pos 的顺序，即可将顶点位置进行投影；
本文代码没有考虑层级关系，为了简洁，原理都是一样的；
为了简洁旋转采用的欧拉角进行存储，没有用四元数。

希望本文的例子，可以帮助理解 MVP 矩阵，以及学习一下如何加载、渲染模型的 API 等。