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3D数学-正交投影

3D数学-正交投影

作者: Colocasia | 来源:发表于2020-08-22 21:40 被阅读0次

3D数学-正交投影

好记性不如烂笔头啊,还是记录一下!


概述

正交投影也被称为平行投影,不会出现透视投影的近大远小的扭曲现象,


正交投影的推导

构建正交投影矩阵相对来说会简单一些,由于不存在透视扭曲。

<x_{e}, y_{e}, z_{e}>是相机空间中的一个坐标点

<x_{n}, y_{n}, z_{n}>表示经过透视投影后在规范化设备坐标系(Normalized Device Coordinates)中的坐标

l表示近裁剪平面(near clip plane)的左边,即x=l

r表示近裁剪平面(near clip plane)的右边,即x=r

t表示近裁剪平面(near clip plane)的上边,即y=t

b表示近裁剪平面(near clip plane)的下边,即y=b

3D数学-正交投影_1.png

如图所示,<x_{e}, y_{e}, z_{e}>可以先行的映射到规范化设备坐标系(Normalized Device Coordinates)中的,因为我们实际只是将一个长方体缩成一个立方体,并把它移动到原点。下面我们就来使用线性映射关系(linear relationship)来推导正交投影矩阵

现在需要将x_{e}映射到x_{n}x_{e}得范围是[l, r]x_{n}的范围是[-1, 1],还需要将y_{e}映射到y_{n}y_{e}得范围是[b, t]y_{n}的范围是[-1, 1],还需要将z_{e}映射到z_{n},由于齐次裁剪空间为左手坐标系,所以需要将z轴反置,因此z_{e}的范围是[-n, -f]y_{n}得范围是[-1, 1]可以利用简单线性插值的方法获得以下关系式:

\begin{cases} \frac{x_{e}-l}{r-l}=\frac{x_{n}-(-1)}{1-(-1)} \\[2ex] \frac{y_{e}-b}{t-b}=\frac{y_{n}-(-1)}{1-(-1)} \\[2ex] \frac{z_{e}-(-n)}{(-f)-(-n)}=\frac{z_{n}-(-1)}{1-(-1)} \end{cases}

解出可得:

\begin{cases} x_{n}=\frac{2}{r-l} \centerdot x_{e}-\frac{r+l}{r-l} \\[2ex] y_{n}=\frac{2}{t-b} \centerdot y_{e}-\frac{t+b}{t-b} \\[2ex] z_{n}=\frac{-2}{f-n} \centerdot z_{e}-\frac{f+n}{f-n} \end{cases}

将以上三个关系式写成矩阵形式,可得:

P_{n} = M_{ortho} \cdot P_{e} = \begin{bmatrix} \frac{2}{r-l} & 0 & 0 & \frac{r+l}{r-l} \\[2ex] 0 & \frac{2}{t-b} & 0 & \frac{t+b}{t-b} \\[2ex] 0 & 0 & \frac{-2}{f-n} & -\frac{f+n}{f-n} \\[2ex] 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} x_{e} \\[2ex] y_{e} \\[2ex] z_{e} \\[2ex] 1 \end{bmatrix}

M_{ortho}就是正交投影矩阵


投影矩阵的另一种形式

3D数学-正交投影_2.png

根据Size(竖直方向上高度的一半)Aspect(投影平面的宽高比)可得出以下关系:

Aspect = \frac{r}{t} \\[2ex] t = Size \\[2ex] b = -t \\[2ex] r = t \times Aspect \\[2ex] l = -r

所以M_{ortho}还可以写成:

M_{ortho}= \begin{bmatrix} \frac{1}{Aspect \centerdot Size} & 0 & 0 & 0 \\[2ex] 0 & \frac{1}{Size} & 0 & 0 \\[2ex] 0 & 0 & \frac{-2}{f-n} & -\frac{f+n}{f-n} \\[2ex] 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

本节教程就到此结束,希望大家继续阅读我之后的教程。

谢谢大家,再见!


饮水思源

参考文献:

《3D游戏与图形学中的数学方法》

《OpenGL投影矩阵(Projection Matrix)构造方法》


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