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图形图像中的数学-Homogeneous表示

图形图像中的数学-Homogeneous表示

作者: 杜凌霄 | 来源:发表于2023-01-26 21:26 被阅读0次

从直线说起

我们已经在前面的文章提到过homogeneous表示点。

具体的文章可以参考

图形图像中的数学-坐标的含义

一条直线我们可以表示为

ax + by + c = 0

如果我们让l = (a, b, c), p = (x, y, 1), 那么上面的公式可以改写为

l^Tp = 0

事实上,给直线l的每个系数都乘以一个非零的系数k是不改变这条直线的,因为kax+ kby + kc = 0和ax+by+c=0显然表达的是同一条直线。那么也就是说l' = (ka, kb, kc)与l = (a, b, c)是等价的。我们把这种表达叫做homogeneous表达。

其实homogeneous在英语中的含义就是由同类事物(或人)组成的;同类的;相似的。

点的表达我们在之前已经用过了。一个2D欧式坐标点(x, y)我们用homogeneous形式表达为(x, y, 1)。其实我们也可以表达成(kx, ky, k),对于任意的k\ne 0,表达的都是同样的一个点。

那好处是什么呢?其实从上面的直线公式我们就可以看出,使用了homogeneous形式的表达之后,传统的直线表达可以更简单地表达成为内积的形式。

当然了,homogeneous带来了表达的简洁,也同样带来了表达的冗余。多个homogeneous的表达对应的是同样的一个点或者直线。

直线相交

对于两条直线

\begin{aligned} l_1 &= (a_1, b_1, c_1) \\ l_2 &= (a_2, b_2, c_2) \end{aligned}

他们的交点是什么呢?

我们现在假设有一个点的homogeneous表达是l_1 \times l_2,我们验证一下有

\begin{aligned} l_1^T (l_1\times l_2) &= 0 \\ l_2^T (l_1\times l_2) &= 0 \end{aligned}

也就是说,我们假设的这个点确实同时在两条直线上,换句话说,也就是两条直线的交点。

这个地方也再次体现了homogeneous表达形式的优越,它使得求直线的交点的表达直接就转换成了叉积。

通过两个点的直线

现在我们已经知道了一条直线上的两个点

\begin{aligned} p_1 &= (x_1, y_1, 1) \\ p_2 &= (x_2, y_2, 1) \end{aligned}

我们想要知道这条直线上的表达。

现在我们假设l = p_1 \times p_2,我们验证可以知道

\begin{aligned} l^T p_1 &= p_1^T l = 0 \\ l^T p_2 &= p_2^T l = 0 \end{aligned}

也就是说l就是我们想要的直线的表达。

多么神奇的事情,求直线的法向也通过hemogeneous表达变成了叉积。

平行直线的交点

如果两条直线是平行直线

\begin{aligned} l_1 &= (a, b, c_1) \\ l_2 &= (a, b, c_2) \end{aligned}

我们通过上面知道它们的交点是

\begin{aligned} p &= l_1 \times l_2 \\ &= \begin{bmatrix}bc_2-bc_1 \\ ac_1 - ac_2 \\ 0\end{bmatrix} \\ &= (c_2 - c_1)\begin{bmatrix}b \\ -a \\0 \end{bmatrix} \end{aligned}

由于homogeneous表达可以不用管大家都有的系数,那么交点的homogeneous表达就是(b, -a, 0)。

这其实是一个用常规欧式坐标完全无法表达的点。对应的欧式坐标为(b/0, -a/0),也就是说是一个无穷远坐标。但是我们使用homogeneous可以很清晰地表达出这个在无穷远的坐标。

另外我们还可以知道,所有无穷远点都是在一条直线上,这条直线的表达为l = (0, 0, 1),因为很显然

\begin{aligned} l^T p &= \begin{bmatrix}0 &0 &1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}b\\-a\\0\end{bmatrix} \\ &= 0 \end{aligned}

到这里,我们使用homogeneous表达比我们常规的欧式表达多出了两个结论:

  1. 任意两条直线的交点都可以表达,平行直线也可以;

  2. 平行直线的交点都在直线(0, 0, 1)上面。

结束语

从上面我们已经知道homogeneous表达是什么,也看到了它的一些运用的地方。其实在slam、三维重建、渲染这些方向,这个表达基本上可以说是无所不在,处处体现出数学的魅力。

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