三维坐标变换原理-平移, 旋转, 缩放
齐次坐标
给定一个二维点(x, y)，那么形如(kx, ky, k)的所有三元组就都是等价的，它们就是这个点的齐次坐标(homogeneous)。齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示，是指一个用于投影几何里的坐标系统，如同用于欧氏几何里的笛卡儿坐标一般
矩阵的乘法
矩阵的乘法运算，阮一峰老师写的比较清楚,具体可以看 这里
矩阵的线性变换
矩阵的线性变换就是从一个线性空间 
的某一个点跃迁到另一个线性空间 
的另一个点的运动。也就是说是一个点不仅可以变换到同一个线性空间中的另一个点，而且可以变换到另一个线性空间中的另一个点去
矩阵和线性变换之间的关系：矩阵本身描述了一个坐标系，矩阵与矩阵的乘法描述了一个运动。换句话说：如果矩阵仅仅自己出现，那么他描述了一个坐标系，如果他和另一个矩阵或向量同时出现，而且做乘法运算，那么它表示运动（线性变换）
数学表述为: 
, 即矩阵 M 描述了向量 
到向量 
的运动
如将三维坐标D1经过矩阵M变换到坐标D2, 就可以表达为：
坐标变换
平移
假设在三维空间坐标系中, 点
(x, y, z)在x方向移动了dx, y方向移动dy, z方向移动了dz。到达点
(X, Y, Z), 则
X = x + dx Y = y + dy Z = z + dz
如上所述, 则存在一个平移矩阵M,使得
，但是在纯粹的三维矩阵中，我们永远也找不到这样一个矩阵M使条件成立。此时可以借助齐次坐标。齐次坐标规定用一个n+1维度的向量来表示原来的n维向量. 此时将(x, y, z) 表示为(x, y, z, 1), 则可以得到矩阵M
验证: 假设(4, 8, 2), x方向移动了dx, y方向移动dy, z方向移动了dz, 则(4+dx, 8+dy , 2+dz)
缩放
假设在三维空间坐标系中, 点(x, y, z)在x方向缩放了Sx, y方向缩放了Sy, z方向缩放了Sz。到达点(X, Y, Z), 则
X = x * Sx Y = y * Sy Z = z * Sz
同理，缩放矩阵为
旋转
矩阵的旋转比较复杂，需要涉及到三角函数。点(x, y, z)绕X轴旋转θ度时， 到达点(X, Y, Z), 则
X = X Y = y*cosθ - y*sinθ z = z*sinθ + z*cosθ
矩阵M为
绕Y轴旋转时
绕Z轴旋转时
欧拉变换是绕3个旋转轴的旋转矩阵的乘积
示例分析
在webgl中, 在矩阵变换常用的库glmatrix中有计算平移矩阵的translate方法
/**
* Translate a mat4 by the given vector
*
* @param {mat4} out the receiving matrix
* @param {mat4} a the matrix to translate
* @param {vec3} v vector to translate by
* @returns {mat4} out
*/
function translate(out, a, v) {
var x = v[0],
y = v[1],
z = v[2];
var a00 = void 0,
a01 = void 0,
a02 = void 0,
a03 = void 0;
var a10 = void 0,
a11 = void 0,
a12 = void 0,
a13 = void 0;
var a20 = void 0,
a21 = void 0,
a22 = void 0,
a23 = void 0;
if (a === out) {
out[12] = a[0] * x + a[4] * y + a[8] * z + a[12];
out[13] = a[1] * x + a[5] * y + a[9] * z + a[13];
out[14] = a[2] * x + a[6] * y + a[10] * z + a[14];
out[15] = a[3] * x + a[7] * y + a[11] * z + a[15];
} else {
a00 = a[0];a01 = a[1];a02 = a[2];a03 = a[3];
a10 = a[4];a11 = a[5];a12 = a[6];a13 = a[7];
a20 = a[8];a21 = a[9];a22 = a[10];a23 = a[11];
out[0] = a00;out[1] = a01;out[2] = a02;out[3] = a03;
out[4] = a10;out[5] = a11;out[6] = a12;out[7] = a13;
out[8] = a20;out[9] = a21;out[10] = a22;out[11] = a23;
out[12] = a00 * x + a10 * y + a20 * z + a[12];
out[13] = a01 * x + a11 * y + a21 * z + a[13];
out[14] = a02 * x + a12 * y + a22 * z + a[14];
out[15] = a03 * x + a13 * y + a23 * z + a[15];
}
return out;
}通常使用translate方法来创建一个平移矩阵, 之后再shader中便可以通过这个平移矩阵来计算gl_Position的值。通过上面的结果我们知道平移矩阵由最后四位数决定, 所以只需要计算数组的最后四位数即可。根据矩阵的运算法则, 即可得到结果。
通常如果在webgl想创建一个平移矩阵, 可以使用下面的方式。
var translateMatrix = mat4.create(); //创建单位矩阵 mat4.translate(translateMatrix, translateMatrix, vec3.fromValues(dx, dy, dz));
得到平移矩阵后，传递到顶点shader中与需要计算的点相乘即可得到目标点的坐标。