OpenGL中的空间变换          在使用OpenGL的三维虚拟程序中.当我们指定了模型的顶点之后.在屏幕上显示它们之前,一共会发生3种类型的变换:视图变换.模型变换.投影变换.          视图变换:指定观察者(摄像机)的位置:          模型变换:在场景中移动物体:          投影变换:改变可视区域的大小:          视口变换:这是一种伪变换,它对窗体上的终于输出进行缩放.   视觉坐标          它表示一种虚拟的固定坐标系统,通常作为一种參考系…

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每一个游戏可以呈现炫丽效果的背后,需要进行一系列的复杂计算,同时也伴随着各种各样的顶点空间变换.渲染游戏的过程可以理解成是把一个个顶点经过层层处理最终转化到屏幕上的过程,本文就旨在说明,顶点是经过了哪些坐标空间后,最终被画在了我们的屏幕上. 空间变换的原理 首先,我们来看一个简单的问题:当给定一个坐标空间以及其中一点(a, b, c)时,我们是如何知道该点的位置的呢? 从坐标空间的原点开始 向x轴方向移动a个单位 向y轴方向移动b个单位 向z轴方向移动c个单位 坐标空间的变换就蕴含在上面的4个步…

坐标系统 SVG存在两套坐标系统:视窗坐标系与用户坐标系.默认情况下,用户坐标系与视窗坐标系的点是一一对应的,都为原点在视窗的左上角,x轴水平向右,y轴竖直向下:如下图所示: SVG的视窗位置一般是由CSS指定,尺寸由SVG元素的属性width和height设置,但是如果SVG是存储在embedded对象中(例如object元素,或者其他SVG元素),而且包含SVG的文档是用CSS或者XSL格式化的,并且这些外围对象的CSS或者其他指定尺寸的值已经可以计算出视窗的尺寸了,则此时会使用外围对象的尺…

在使用 OpenGL 的应用程序中,当我们指定了模型的顶点后,顶点依次会变换到不同的 OpenGL 空间中,最后才会被显示到屏幕上.在变换的过程中,通过使用矩阵,我们更高效地来完成这些变换工作. 本篇博客主要介绍的是矩阵以及矩阵在空间几何中的应用.关于 OpenGL 空间,我把它们安排在了另一篇博客OpenGL 的空间变换(下):空间变换 中来介绍. 本篇博客主要分为两部分:矩阵基础和矩阵在空间几何中的应用.对熟悉矩阵的读者来说,可以跳过矩阵基础直接阅读第二部分. 矩阵基础 数学上,一个 mxn…

通过本文的上篇 OpenGL 的空间变换(上):矩阵在空间几何中的应用 ,我们了解到矩阵的基础概念.并且掌握了矩阵在空间几何中的应用.接下来,我们将结合矩阵来了解 OpenGL 的空间变换. 在使用 OpenGL 的应用程序中,当我们指定了模型的顶点后,顶点依次会变换到不同的 OpenGL 空间中: 世界空间 模型空间(也称为对象空间) 视图空间(也称为视点空间.摄像机空间) 裁剪空间 标准设备坐标空间 窗口空间 在经过这一系列的空间变换之后,顶点才会被显示在屏幕上. 世界空间(World Sp…

[OpenGL ES 03]3D变换:模型,视图,投影与Viewport 罗朝辉 (http://blog.csdn.net/kesalin) 本文遵循“署名-非商业用途-保持一致”创作公用协议 系列文章: [OpenGL ES 01]OpenGL ES之初体验 [OpenGL ES 02]OpenGL ES渲染管线与着色器 前言 本来打算直接写教程 04 的,但是想到3D 变换涉及的数学知识较多,往往是很多初学者的拦路虎(比如我自己).再加上OpenGL ES 2.0 不再提供OpenGL E…

在网上看了很多关于在三维世界中怎么把一个顶点经过一步步变化,最终呈现在我们的屏幕上的. 其实很多博客或者书籍已经讲的很清楚了,那为什么我还要特别再写一次博客来阐述自己观点呢?(这里只针对那些学习webgl时,想彻底了解清楚空间过程的同学而言) 因为在我一开始对三维不是很懂的情况下,看了很多书和博客,觉得他们写的已经很牛逼了,而且让我受益匪浅,但是随着知识量的不断增加 ,我意识到一个问题,那就是我好像理解缺点什么,或者说有的地方的理解甚至是错的,比如说一个问题,也是我记录这篇文章的主要目的,以前我…

前言 最近自己想用C语言写一个Minecraft clone(GitHub链接:http://github.com/CharlesDong/m3c/),因为是现代OpenGL,又是C语言,GLM用不了,就要自己写OpenGL矩阵变换,发现自己对具体的变换也不了解,于是决定写一篇博客来总结. 矩阵的定义 先从2D场景说起.先从一个最简单的问题开始. Q1:一个点P(x,y)它关于原点O的对称点为P'(x',y'),请问x',y'与x,y有什么关系? A1: 下面两个问题稍微难一些. Q2:点绕O逆…

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观…