最近遇到了一个困扰我许久的难题,现将解决方案分享出来

由于我们的项目侧重点在前端绘图,导致了前后端工作量不协调,我后端接口很快就能写完,而前端一个图要画好久,领导见状将前端的任务分到后端一部分用Java代码来实现,然后给前端提供接口

而我接到的任务就是将Echarts中绘制三维图形的点旋转后投影为2D坐标,当我一个大专生在了解需求,并知道这涉及到线性代数和计算机图形学后,我的想法是这样的:

我想了很多种方法,一开始在网上搜Java相关资料,但是网上好像没有人处理过这种情况,找到的帖子都是做Java图形化的,他们所谓的坐标旋转是直接用眼球看到的界面效果,跟我想要的计算完全不同

而后我又拜托ChatGPT帮我写了几版,不得不说的确帮我写出来了,而且自己测试效果还可以,但是前端调接口后点数太多了,旋转后的坐标直接乱了,最终我在网上游荡了很久找到了解决方案,目前效果还算不错

功能实现

首先在pom.xml中添加joml的Maven坐标,该库是一个轻量级数学库,专门用于处理3D图形的数学计算

<!-- 计算机图形学计算库 -->
<dependency>
<groupId>org.joml</groupId>
<artifactId>joml</artifactId>
<version>1.10.5</version>
</dependency>

然后创建个主类编写测试代码,方法很简单直接调用就好啦

import org.joml.Matrix3d;
import org.joml.Vector3d; public class Application { public static void main(String[] args) {
// 构建一个X轴旋转90°的旋转对象
Matrix3d matrix = new Matrix3d().rotateX(Math.toRadians(90));
// 构建一个3D坐标点
Vector3d point = new Vector3d(10, 10, 10);
// 执行旋转
Vector3d transform = matrix.transform(point);
// 打印旋转后的角度
System.out.println(transform.x);
System.out.println(transform.y);
System.out.println(transform.z);
} }

很悲哀,这么简单的几行代码困扰了我两三天才把功能做出来,见识少就是不行啊

封装为Springboot接口

这里我就不写封装接口的过程了,我会把代码地址放到文章结尾,有需要请自行获取,这里展示一下接口的使用和效果

首先打开Echarts的官网,分别打开三维折线图和二维折线图,用我给的这组测试数据画出一个三维折线图,或者自己有测试数据也可以

var data = [[0, 0, 0], [8, 8, 6], [18, 12, 4], [13, 21, 7]];

然后调用写好的rotateProj接口,将坐标和轴旋转角度传入,查看效果

不进行旋转,直接看正面

Z轴旋转90°

X轴旋转90°

Z轴旋转45°

有一点比较可惜,经过测试改代码仅支持单轴旋转,如果同时旋转两个轴以上效果就会有问题,不过单轴旋转已经可以满足我项目的需求,就不再花费时间研究这个东西了,有兴趣可自行钻研joml这个框架,如果您解决了多轴旋转的问题还请回来留个言,可以帮助到更多人

代码地址:https://gitee.com/zhang_hanzhe/example-java/tree/master/springboot-proj-coord

Java使用joml计算机图形学库,将3D坐标旋转正交投影转为2D坐标的更多相关文章

  1. 分享:计算机图形学期末作业!!利用WebGL的第三方库three.js写一个简单的网页版“我的世界小游戏”

    这几天一直在忙着期末考试,所以一直没有更新我的博客,今天刚把我的期末作业完成了,心情澎湃,所以晚上不管怎么样,我也要写一篇博客纪念一下我上课都没有听,还是通过强大的度娘完成了我的作业的经历.(当然作业 ...

  2. 【3D计算机图形学】变换矩阵、欧拉角、四元数

    [3D计算机图形学]变换矩阵.欧拉角.四元数 旋转矩阵.欧拉角.四元数主要用于:向量的旋转.坐标系之间的转换.角位移计算.方位的平滑插值计算.   一.变换矩阵: 首先要区分旋转矩阵和变换矩阵: 旋转 ...

  3. 《计算机图形学3D》

    <计算机图形学方法原理应用> Opengl语言    光线跟踪   贝塞尔曲线  射线追踪   色彩理论  纹理映射 逆向运动   MPI  仿射   绘制流水线   透视变换   bre ...

  4. 计算机图形学学习方法和相关书籍,做游戏,GIS,虚拟现实,三维引擎的都能够看看.

    本书參照<<图形学扫盲>> 整理的,原文内容引子: http://www.cppblog.com/lai3d/archive/2008/12/30/70796.html 前言: ...

  5. SIGGRAPH 2017:深度学习与计算机图形学的碰撞

    每年由美国计算机协会(Association of Computing Machinery,简称ACM)计算机图形专业组举办的年会SIGGRAPH,是全球最负盛名的图形学和交互技术盛会.今年已经是这场 ...

  6. 关于opengl中的矩阵平移,矩阵旋转,推导过程理解 OpenGL计算机图形学的一些必要矩阵运算知识

    原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12166896.html 为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 ...

  7. 计算机图形学 - 图形变换(opengl版)

    作业题目: 图形变换:实现一个图形绕任意直线旋转的程序. 要求:把一个三维图形绕任意一条直线旋转,需要有初始图形,和旋转后的图形,最好也可以实时控制旋转. 最少要做出绕z轴旋转. 原理:http:// ...

  8. Mathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用 [转]

    最近严重感觉到数学知识的不足! http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=10509 [译]Mathematics for Computer Gra ...

  9. [图形学] 计算机图形学 with OpenGL开篇

    <计算机图形学>(第四版)正在学习中,学习目的是为了在Unity中使用shader实现不同的渲染效果. 希望在这里能把学习过程中学到的知识和遇到的问题记录下来. 工作环境是:Xcode 8 ...

  10. 计算机图形学(第2版 于万波 于硕 编著)第45页的Bresenham算法有错误

    计算机图形学(第2版 于万波 于硕 编著)第45页的Bresenham算法有错误: 书上本来要写的是以x为阶越步长的方法,但是他写的是用一部分y为阶越步长的方法(其实也写的不对),最后以x为阶越步长的 ...

随机推荐

  1. 【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步,一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

    人工智能的概念 当人们提到"人工智能(AI)"时,很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景,但AI的应用远远不止于此.现在,AI已经广泛应用于各种行业和生活领域,为我们带来了无限可能 ...

  2. 深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速

    深度学习--全连接层.高阶应用.GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss:交叉熵损失 Entropy 熵: 1948年,香农将统计物理中熵的概念,引申到信道通信的过程中,从而开创 ...

  3. Lucas定理——定义、证明、实现、运用

    目录 什么是Lucas定理 证明Lucas定理 Lucas定理求解组合数的C++实现 什么是Lucas定理 这是一个有助于分解组合数来求解的定理,适合模数小,数字大的问题. 有质数 \(p\),对于\ ...

  4. CentOS 8 部署 ELK 8.7真的是方便呀

    之前装过一次 ELK 7.7,相比之下装 8.7可方便太多了~ CentOS版本 CentOS-8.5.2111-x86_64-dvd1 JAVA ELK会自己使用内置版本的JDK ElasticSe ...

  5. PBN衔接ILS时中间进近航段的保护区绘制方法

    收到网友提问,PBN程序和ILS程序在衔接时,中间进近航段的保护区该怎么去绘制. 这个问题怎么看呢?首先起始进近航段与中间进近航段存在两种连接方式,一种是直线进近.另一种是转弯进近,两者的保护区是显著 ...

  6. 2023-01-02:某天,小美在玩一款游戏,游戏开始时,有n台机器, 每台机器都有一个能量水平,分别为a1、a2、…、an, 小美每次操作可以选其中的一台机器,假设选的是第i台, 那小美可以将其变成

    2023-01-02:某天,小美在玩一款游戏,游戏开始时,有n台机器, 每台机器都有一个能量水平,分别为a1.a2.-.an, 小美每次操作可以选其中的一台机器,假设选的是第i台, 那小美可以将其变成 ...

  7. 2022-07-05:给定一个数组,想随时查询任何范围上的最大值。 如果只是根据初始数组建立、并且以后没有修改, 那么RMQ方法比线段树方法好实现,时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(N*

    2022-07-05:给定一个数组,想随时查询任何范围上的最大值. 如果只是根据初始数组建立.并且以后没有修改, 那么RMQ方法比线段树方法好实现,时间复杂度O(NlogN),额外空间复杂度O(Nlo ...

  8. docker安装go-fastdfs

    1.docker命令安装 docker run -d --name fastdfs -p 8180:8080 sjqzhang/go-fastdfs 2.浏览器访问 http://192.168.20 ...

  9. Vue入门浅析

    title: vue入门浅析 author: Sun-Wind date: May 14,2022 写这篇博文的目的在于为初学vue的同学对vue有一些更进一步的了解 读这篇博文前,您应该至少安装了v ...

  10. Django-账户用户忘记密码

    方法1:Terminal命令 python manage.py changepassword admin Password: PY666666 Password (again): PY666666 方 ...