JavaScript WebGL 矩阵

引子

本以为可以开始尝试三维的效果了，查了一下资料之后发现要先了解矩阵。在这里集中收集一下相关基础知识点。

简介

简单来说，矩阵（Matrix）是数字按行和列的矩形排列。一般描述先行后列，例如下面 2×3 矩阵：

100-1

矩阵中每个元素表示也可以根据行和列标记，例如 a_1,2 表示第 1 行的第 2 列元素。

在应用数学学科中，矩阵常见于统计分析。
在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用。
计算机科学中，三维动画制作需要用到矩阵。

单位矩阵

单位矩阵有如下特点：

行数和列数相等。
对角线全是 1，其它全是 0 。
符号为大写字母 I 。
与任何矩阵相乘不会产生改变，例如 A × I = A。

下面是 3×3 单位矩阵：

100-2

负矩阵

简单来说就是矩阵里面每个元素求反。

例如矩阵 A 如下：

100-3

对应负矩阵就是：

100-4

转置

转置就是把矩阵的列和行对换。在右上角放一个 T 表示转置：

100-8

转置满足以下运算律：

(A^T)^T = A
(λA)^T = λA^T
(AB)^T = A^TB^T

基本运算

加法

只有同型（行数和列数对应相等）矩阵才能进行相加。相加时，对应的位置数进行相加。示例如下：

100-5

加法满足以下运算律：

A + B = B + A
(A + B) + C = A + (B + C)

减法

减法实际上就是与负矩阵相加。前提条件是两个为同型矩阵。示例如下：

100-6

矩阵与数相乘

矩阵与一个数相乘，矩阵中每个元素与数相乘。示例如下：

100-7

数乘满足以下运算律：

λ(μA) = μ(λA)
λ(μA) = (λμ)A
(λ + μ)A = λA + λμ
λ(A + B) = λA + λB

矩阵与矩阵相乘

两个矩阵能相乘的前置条件是：第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

m×n 矩阵 A 乘以 n×p 矩阵 B 得到的是一个 m×p 矩阵 C 。矩阵 C 中每个元素的计算方式为：

100-9

这里有个结合实例的解释，下面是计算示例：

100-10

c_1,1 = a_1,1 × b_1,1 + a_1,2 × b_2,1 + a_1,3 × b_3,1 = 0×1 + 1×2 + 2×3 = 8
c_1,2 = a_1,1 × b_1,2 + a_1,2 × b_2,2 + a_1,3 × b_3,2 = 0×4 + 1×5 + 2×6 = 17
c_2,1 = a_2,1 × b_1,1 + a_2,2 × b_2,1 + a_2,3 × b_3,1 = 2×1 + 1×2 + 0×3 = 4
c_2,2 = a_2,1 × b_1,2 + a_2,2 × b_2,2 + a_2,3 × b_3,2 = 2×4 + 1×5 + 0×6 = 13

矩阵相乘满足以下运算律：

(AB)C = A(BC)
(A + B)C = AC + BC
C(A + B) = CA + CB

这里需要注意矩阵相乘不满足互换律，也就是 AB != BA 。

逆矩阵

数有倒数，矩阵有类似的概念，叫逆矩阵，表示形式为 A^-1 。数与倒数的乘积为 1 ，类似的，矩阵与逆矩阵相乘结果是单位矩阵：AA^-1 = I 。

行数和列数相等的矩阵才可能有逆矩阵。更详细的讲解见这里。

计算逆矩阵的方式是：

这个在下面除法中会用到。

矩阵与矩阵相除

在矩阵中是没有除的概念，乘以逆矩阵，这和除是相同的效果。

假设已知矩阵 A 和 B ，且 A 存在逆矩阵，需要求矩阵 X ：

XA = B

可以这样做：

XAA^-1 = BA^-1

前面有提到 AA^-1 = I，所以：

XI = BA^-1

单位矩阵相乘是不会改变原矩阵的，所以：

X = BA^-1

矩阵与向量相乘

矩阵与向量相乘是方程组的一种解释方式，具体解释看这里，有两条重要的规律：

矩阵乘以右侧列向量可看成矩阵各列向量的线性组合，结果为列向量。
左侧行向量乘以矩阵可看成矩阵各行向量的线性组合，结果为行向量。

WebGL 中的顶点坐标都可以转换为向量的形式，进行变换时，向量和矩阵相乘是一种高效的方式。先看看二维变换：位移、缩放和旋转。

二维变换

以下是纯数学理论计算，跟实际编程应用可能有些出入。

位移

先看下不使用矩阵的实现方式，坐标(x, y)，分量对应位移 T_x 和 T_y，那么新坐标：

newX = x + T_x
newY = y + T_y

单位矩阵通常是生成其它变换矩阵的起点，向量与单位矩阵相乘不会改变向量：

100-11

两种计算方式对比：

非矩阵方式：newX = x + T_x
矩阵方式：newX = x

发现用 2×2 矩阵变换不行，需要 3×3 矩阵。向量也要多一个分量才能相乘，这里设置为 z ，再来看下计算：

100-12

可以发现当 z = 1 时得到的结果就符合了位移效果。

缩放

缩放量为 S_x 和 S_y ，2×2 矩阵就可以满足缩放的效果：

100-13

旋转

先看下不使用矩阵的实现方式。为了描述旋转，需要指明：

旋转轴
旋转方向
旋转角度

这里设定旋转绕 Z 轴，旋转方向是逆时针，旋转角度是 β 。点 (x, y) 旋转 β 角度后变成了点(newX, newY)，结合三角函数可得：

newX = xcos(β) - ysin(β)
newY = xsin(β) + ycos(β)

再看下使用矩阵的实现方式：

100-14

两种计算方式对比：

非矩阵方式：newX = xcos(β) - ysin(β)
矩阵方式：newX = ax + by

如果 a = cos(β)，b = -sin(β)，两个等式就相同了。类似的对 y 坐标转换后，最终得到的矩阵为：

100-15

WebGL 二维变换

在数学约定中，横着是行，竖着是列，基于这样进行构造矩阵。但在 WebGL 编程中，由于一些原因，程序会把视觉上的行解析为列。

位移

这是数学意义的位移矩阵形式：

const m3 = [
  1,  0,  tx, // 行
  0,  1,  ty, // 行
  0,  0,  1,  // 行
]

这是在 WebGL 编程中能正确解析的位移矩阵：

const m3 = [
  1,  0,  0, // 列
  0,  1,  0, // 列
  tx, ty, 1, // 列
]

来分别看看这两个位移矩阵的示例：

程序中使用数学角度的矩阵形式，对应数学角度上会导致计算结果都到 Z 分量上了，二维是用不到 Z 分量的，不会产生任何变化，示例也是这样的结果。

缩放

WebGL 中缩放矩阵：

function getTransform (x, y) {
  return [
    x, 0, 0,
    0, y, 0,
    0, 0, 1,
  ];
}

这是示例。

旋转

WebGL 中旋转矩阵：

function getTransform (angle) {
  const radian = (Math.PI * angle) / 180;
  const cosA = Math.cos(radian);
  const sinA = Math.sin(radian);
  return [
    cosA, sinA, 0,
    -sinA, cosA, 0,
    0, 0, 1,
  ];
}

这是示例，旋转方向可以用旋转角度值的正负表示，本示例中如果是正值，就表示逆时针旋转。

旋转围绕的中心默认是图形的中心，如果需要围绕指定点旋转，需要在旋转之后乘以位移矩阵，这是示例。

更加详细的解释可以参考下面两个链接：

参考资料

posted @ 2022-03-26 16:38 XXHolic 阅读(349) 评论(0) 编辑收藏举报

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