摘要：
一个四元数包含一个标量分量和一个3d向量分量。标量为w，向量分量为单一的v或者分开的x,y,z; 3、RotationMatrix类 目的是处理非常特殊的物体和惯性空间之间的旋转。 阅读全文
摘要：
1、3*3变换矩阵表示的是线性变换，不包含平移。因为矩阵乘法的性质。零向量总是变换成零向量。 所以可以假定w总是等于1，标准的3D向量对应4D向量。2、使用4*4矩阵的一个原因就是4*4变换矩阵能包含平移。但有多个原因，4*3矩阵不合我们的要求： 不能用一个4*3矩阵乘以另一个4*3矩阵。 4*3矩阵没有逆矩阵，因为他不是一个方阵。 一个4D向量乘以4*3矩阵时，结果还是一个3D向量。 3*3矩阵只能表达3D中的线性变换，所以当时没考虑平移。 3、正交投影和透射投影 投影中心在投影平面前面，投影线到达平面之前已经相交，所以投影平面上的图像是翻转的。当物体远离投影中心时候，正交投影保持不变，透. 阅读全文
摘要：
1、线性变换的一个重要性质就是不包括平移，包含平移的变换称为防射变换。3D中的防射变换不能用3*3矩阵表达。 2、旋转： 在2D环境中，物体只能绕某个点旋转，2D中绕原点的旋转只有一个参数：角度，它描述了旋转量。逆时针为正 3、在3D环境中，绕轴旋转而不是点。 明确旋转轴指向那个方向。旋转轴在理论上市无线眼神的，但我们还是要认为有正端点和负端点。 左手法则：伸出左手，大拇指向上，其余四肢弯曲。大拇指指向旋转轴的正方向。四肢弯曲的方向就是旋转的正方向。 4、缩放矩阵 5、正交投影 一般来讲，投影意味着降维操作。在某个方向上用零作为缩放因子。这种情况下，所有点都被拉平至垂直的轴3d或者2d上，平. 阅读全文
摘要：
点的平移和旋转 和轴的正好相反，就像开车一样，你向前开车一样，你像右转，世界做着和你相反的事。 2、线性代数只讲向量和矩阵乘法的运算步骤。本书还会讲解3*3矩阵的几何意义。 3、零向量非常特殊，它是唯一大小为0的向量。零向量也是唯一一个没有方向的向量。零向量不难被标准化。 4、单位向量：就是大小为1的向量，单位向量经常也被称为标准化向量或更简单的称为 “法线”。 5、向量投影： 阅读全文