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Cocos Creator 向量基础及其使用

Cocos Creator 向量基础及其使用

作者: 天煞魔猎手 | 来源:发表于2021-06-28 09:36 被阅读0次

前言

  1. 在某一次Cocos的线下沙龙中,有大佬推荐了 Games 101 的课程,去观摩了,发现十分收益,因此就有了这次的文章,或者更多是个人笔记
  2. 以下内容主要来自 Games 101 第二节课 https://www.bilibili.com/video/BV1X7411F744?p=2
  3. 个人在这个基础上,在结合 Cocos Creator 进行的一些个人理解及理论实例使用

一、向量归一化

向量 \vec a 的归一化表示得到一个方向和向量 \vec a 相同的向量,但是向量的模(向量的长度)为 1

归一化后的向量,也被叫作单位向量。

二、向量点乘

向量点乘公式:

\vec a \cdot \vec b = \lvert a \rvert \lvert b \rvert cos \theta

向量点乘满足一般运算规则:

  • 交换律:\vec a \cdot \vec b = \vec b \cdot \vec a
  • 结合律:\vec a \cdot (\vec b + \vec c) = \vec a \cdot \vec b + \vec a \cdot \vec c
  • 分配律:(k \vec a) \cdot \vec b = \vec a \cdot (k \vec b)

直角坐标系下,在二维空间下,计算点乘:

\vec a \cdot \vec b = {x_a \choose y_a} \cdot {x_b \choose y_b} = x_a x_b + y_a y_b

直角坐标系下,在三维空间下,计算点乘:

\vec a \cdot \vec b = \begin{pmatrix}x_a \\\ y_a \\\ z_a\end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}x_b \\\ y_b \\\ z_b\end{pmatrix} = x_a x_b + y_a y_b + z_a + z_b

根据点乘公式,我们知道,向量点乘是一个,那么这个数在图形学上的几何意义是什么呢?

2.1 计算两个向量之间的夹角

根据向量点乘公式,我们可以推导出:

cos \theta = \frac {\vec a \cdot \vec b}{\lvert a \rvert \lvert b \rvert}

如果将向量 \vec a 和向量 \vec b 进行归一化,那么 \lvert a \rvert \lvert b \rvert = 1,可以在推导出

cos \theta = \vec a \cdot \vec b

根据 cos \theta ,我们就可以知道两个向量之间的夹角(角度)[0^\circ,180^\circ]

整理一下,在实际的计算中,过程如下:

  1. 将两个向量归一化
  2. 计算归一化后的向量的点乘结果

GLSL 中可以表示为:

vec3 a;
vec3 b;
float c = dot(normalize(a), normalize(b));

2.2 判断两个向量前后(方向)

利用点乘我们可以知道两个方向之间的夹角:

cos \theta = \frac {\vec a \cdot \vec b}{\lvert a \rvert \lvert b \rvert}

根据余弦函数的曲线图,我们可以知道

  • \theta = 0^\circ 时,cos\theta = 0
  • 0 < \theta < 90^\circ 时,0 < cos\theta < 1
  • \theta = 90^\circ 时,cos\theta = 1
  • 90 < \theta < 180^\circ 时,-1 < cos\theta < 0
  • \theta = 180^\circ 时,cos\theta = -1

也就是说

  • \vec a \cdot \vec b = 1,向量 \vec a 和向量 \vec b 方向 完全一致
  • 0 < \vec a \cdot \vec b < 1,向量 \vec a 和向量 \vec b 方向 基本一致
  • \vec a \cdot \vec b = 0,向量 \vec a 和向量 \vec b 方向 垂直
  • -1 < \vec a \cdot \vec b < 0,向量 \vec a 和向量 \vec b 方向 基本相反
  • \vec a \cdot \vec b = -1,向量 \vec a 和向量 \vec b 方向 完全相反

根据这个数值,我们可以得出,向量 \vec a 和向量 \vec b前后关系

image.png

利用这个几何意义,可以实现:

2.3 计算向量投影

计算向量 \vec b 在向量 \vec a 上的投影向量:

image.png

得到投影后,还可以在进一步分解向量 \vec b

image.png

投影的一个典型应用在对OBB包围盒进行碰撞检测的时候,经常会使用 分离轴定理SAT(Separating Axis Theorem) 进行检测

分离轴定理:通过判断任意两个矩形在任意角度下的投影是否均存在重叠,来判断是否发生碰撞。若在某一角度光源下,两物体的投影存在间隙,则为不碰撞,否则为发生碰撞。

计算投影就可以用到向量点乘了

详细可以参考 碰撞检测的向量实现

三、向量叉乘

向量叉乘公式:

\vec a \times \vec b = \begin{pmatrix}y_a z_b - y_b z_a \\\ z_a x_b - x_a z_b \\\ x_a y_b - y_a x_b\end{pmatrix}

GLSL 中可以表示为:

vec3 a;
vec3 b;
vec3 c = cross(a, b);

ps:叉乘的结果是一个向量,点乘是得到一个数

image.png

3.1 计算法线向量

向量 \vec a 和向量 \vec b 的叉乘得到的是一个同时垂直于向量 \vec a 和向量 \vec b 的向量 \vec c

只要向量 \vec a 和向量 \vec b 的夹角不为 0^\circ180^\circ ,那么向量 \vec a 和向量 \vec b 可以组成一个平面,而向量 \vec a 和向量 \vec b 的叉乘就得到一个垂直于这个平面的向量,这个向量也叫法向量。

垂直于一个平面的向量,方向有两个,并且这两个方向完全相反。为了准确得到方向,我们可以采用右手螺旋定则

  • 当为 \vec a \times \vec b 时:
    • 伸出左手,摆出点赞姿势,左手握住向量\vec b,左手拇指指向向量\vec b的方向,此时其余四个手指握拳姿势,按着这4个手指的指向姿势,绕着拇指旋转90^\circ,得到的新向量即为 \vec a \times \vec b 的结果向量
  • 当为 \vec b \times \vec a 时:
    • 此时则为左手握住向量 \vec a 旋转

操作下来可以发现,两次叉乘得到的新向量,方向完全相反,但是大小(长度)是一致的,于是有:

\vec a \times \vec b = -\vec b \times \vec a

3.2 判断向量的左右

image.png

假设向量 \vec a 向量 \vec b 都在 xy 的二维平面上,并假设 \vec a \times \vec b = \vec c 。那么

\vec c = \vec a \times \vec b = \begin{pmatrix}y_a z_b - y_b z_a \\\ z_a x_b - x_a z_b \\\ x_a y_b - y_a x_b\end{pmatrix}

因为二维平面上,向量 \vec a 和向量 \vec bz 肯定为 0,所以

\vec c = \begin{pmatrix}0 \\\ 0 \\\ x_a y_b - y_a x_b\end{pmatrix}

根据右手螺旋定则,\vec a \times \vec b 表示,法向量 \vec c 是绕向量 \vec a\vec b 所在平面旋转得到的,这里可以定义

  • \vec cz 值为正,则表示向量 \vec a 在向量 \vec b右侧
  • \vec cz 值为负,则表示向量 \vec a 在向量 \vec b左侧

3.2.1 判断点在多边形内部还是外部

image.png

以上图为例,在刚才左右的基础上,如果

  • 向量 \vec {AP} 在向量 \vec {AB} 的左边
  • 向量 \vec {BP} 在向量 \vec {BC} 的左边
  • 向量 \vec {CP} 在向量 \vec {CA} 的左边

那么,点P 在三角线 ABC 内。

这样子通过叉乘就可以知道点是否在三角形内/外,这也是光栅化的基础,判断点是否在三角形内

更进一步,我们还可以通过向量叉乘来判断点是否在多边形内

比如:

  • Cocos Creator 提供的 cc.Intersection.pointInPolygon 方法,其内部原理是通过向量叉乘来判断点是否在多边形内
image.png
  • SVG 的填充属性 fill-rule: evenodd(奇偶填充)nonzero(非零填充) ,其内部实现 我猜 应该也是可以通过向量叉乘来解决

3.2.2 画多边形

既然知道了向量叉乘可以判断点是否在多边形内外,那么我们也可以根据这个几何意义去画任意多边形。以六边形为例:

image.png

标注及代码如下:

image.png
/**
  * 画六边形
  * @param center 中心点
  * @param side   六边形边长
  * @param color  六边形颜色
  */
vec4 drawHex(vec2 center, float side, vec4 color) {
  // 将uv往六边形中心点偏移,实现偏移后的坐标系原点在纹理中心,x 向右 y 向下
  // 并转换为我们需要判断的点
  vec2 uv = v_uv0.xy - center;
  vec3 p = vec3(uv, 0.0);

  // 计算六边形的六个顶点
  float c = cos(radians(60.0));
  float s = sin(radians(60.0));
  vec3 p0 = vec3(side, 0.0, 0.0);
  vec3 p1 = vec3(side * c, -side * s, 0.0);
  vec3 p2 = vec3(-side * c, -side * s, 0.0);
  vec3 p3 = vec3(-side, 0.0, 0.0);
  vec3 p4 = vec3(-side * c, side * s, 0.0);
  vec3 p5 = vec3(side * c, side * s, 0.0);

  // 计算当前点是否在六边形内(通过向量叉乘)
  float r0 = step(0.0, cross(p-p0, p1-p0).z);
  float r1 = step(0.0, cross(p-p1, p2-p1).z);
  float r2 = step(0.0, cross(p-p2, p3-p2).z);
  float r3 = step(0.0, cross(p-p3, p4-p3).z);
  float r4 = step(0.0, cross(p-p4, p5-p4).z);
  float r5 = step(0.0, cross(p-p5, p0-p5).z);

  // 如果在内部,inside = 1.0,否则 inside = 0.0
  float inside = r0 * r1 * r2 * r3 * r4 * r5;
  return vec4(color.rgb, color.a * inside);
}

void main() {
 // ... 其他代码
 gl_FragColor = drawHex(vec2(0.5, 0.5), 0.5, o);
}

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