M wiersz,kolumna. = [m ij. Wektor. Przekszta!cenia geometryczne w grafice wektorowej. Dzia!ania na wektorach. Uk!ad wspó!rz&dnych.

Podobne dokumenty
Rasteryzacja (ang. rasterization or scan-conversion) Grafika rastrowa. Rysowanie linii (1) Rysowanie piksela

Rasteryzacja (ang. rasterization or scan-conversion) Grafika rastrowa. Rysowanie linii (1) Rysowanie piksela. Rysowanie linii: Kod programu

Macierze i Wyznaczniki

Grafika 2D. Przekształcenia geometryczne 2D. opracowanie: Jacek Kęsik

Potok graficzny. System graficzny. Potok graficzny 3D. O$wietlenie globalne i lokalne. scena 3D algorytm graficzny obraz 2D. czasu rzeczywistego

1 Zbiory i działania na zbiorach.

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Scena 3D. Cieniowanie (ang. Shading) Scena 3D - Materia" Obliczenie koloru powierzchni (ang. Lighting)

6.2. Baza i wymiar. V nazywamy baz-

GRK 2. dr Wojciech Palubicki

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Podstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska

Algebra liniowa z geometrią

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

Obraz realistyczny. Realizm w grafice komputerowej. Realizm modelu: z!o#one siatki wielok$tów. Realizm modelu geometrycznego. Realizm modelu: spline'y

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

Macierze i Wyznaczniki

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Algebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak

Elementy projektowania inzynierskiego Przypomnienie systemu Mathcad

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

i = [ 0] j = [ 1] k = [ 0]

Elementy grafiki komputerowej. Elementy geometrii afinicznej

Przekształcenia geometryczne w grafice komputerowej. Marek Badura

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

Macierze i Wyznaczniki

Andrzej Marciniak GRAFIKA KOMPUTEROWA. Wykłady dla studentów kierunku informatyka Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Kaliszu

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

MAJ Czas pracy: 170 minut. do uzyskania: pobrano z Miejsce na naklejk z kodem KOD. liczby. punktów. pióra z czarnym tuszem

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Przekształcenia geometryczne. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej

Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczcia egzaminu.

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Funkcja. Poj cie funkcji i podstawowe wªasno±ci. Dziedzina

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Układy równań liniowych

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

Układy równań i nierówności liniowych

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Przekształcenia liniowe

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Transformaty. Kodowanie transformujace

9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Model oświetlenia. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

2. Wstęp do analizy wektorowej

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

3. Wykład Układy równań liniowych.

Macierze normalne. D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać w postaci A = B + ic gdzie ( ) B = A + A B = A + A = ( A + A)

OCENIANIE ARKUSZA POZIOM ROZSZERZONY

Układy równań liniowych

Obraz cyfrowy. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

Pierwiastki kwadratowe z liczby zespolonej

Macierze Lekcja I: Wprowadzenie

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Zadania egzaminacyjne

Wektory i macierze w OpenGL

MODELOWANIE PRZESTRZENI ZA POMOCĄ MULTIILOCZYNÓW WEKTORÓW

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

DYNAMIKA RAM WERSJA KOMPUTEROWA

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpocz cia egzaminu.

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

1. Liczby zespolone i

1 Macierze i wyznaczniki

A A A A A A A A A n n

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

Wartości i wektory własne

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Grafika komputerowa i wizualizacja. dr Wojciech Pałubicki

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

Mobilne Aplikacje Multimedialne

1 Układy równań liniowych

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Przeksztaªcenia liniowe

Obrót wokół początku układu współrzędnych o kąt φ można wyrazić w postaci macierzowej następująco

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

Transkrypt:

Przekszta!cenia geometrczne w grafice wektorowej Rados!aw Mantiuk Zachodniopomorski Uniwerstet Technologiczn w Szczecinie Wektor Dla danej n-wmiarowej przestrzeni Euklidesowej wektor równ jest: v 0 v v " R n # v 1,v... i " R,i 0,1,...,n *1 % v n ( Dzia!ania na wektorach: dodawanie (rozdzielno"# dodawania (ang. associativit,!czno"# dodawania (ang. communitativit, to%samo"# (ang. zero identit, dodawanie wektora przeciwnego, mno!enie przez liczb" (!czno"# i rozdzielno"# mno%enia przez skalar, iloczn skalarn, d#ugo% wektora, iloczn wektorow R n n#1 2 u v u i " v i u u i n " Uk!ad wspó!rzdnch Uk!ad wspó!rzdnch (uk!ad odniesienia wznaczan jest przez liniowo niezale%ne wektor bazowe. Ka%d wektor mo%e b# reprezentowan przez n warto"ci skalarnch v 0,v 1,...,v n"1 oraz wektor bazowe u 0,u 1,...,u n"1 Wektor s niezale!ne liniowo je%eli równanie: v 0 u 0 + v 1 u 1 +...+ v n"1 u n"1 0 jest prawdziwe tlko dla v 0 v 1... v n"1 0 Dzia!ania na wektorach Iloczn wektorow w u " v u v w u " v w u " v u v # sin w%u,w%v u,v,w tworz uk!ad prawoskrtn uk!ad prawoskrtn uk!ad lewoskrtn Iloczn skalarn n#1 u v u i " v i u " v " cos% Uk#ad ortonormaln - d!ugo"# wektorów bazowch równan jest 1. Uk#ad ortogonaln - uk!ad ortonormaln, w którm kt midz wektorami bazowmi równ jest 90 stopni. Macierze M wiersz,kolumna [m ij ] Grafika wektorowa Wspó!rzdne obiektów graficznch definiowane s w dziedzinie liczb rzeczwistch (np. wspó!rzdna wierzcho!ka trójkta na p!aszcz(nie wra%ona jest przez dwie liczb rzeczwiste. Dzia!ania na macierzach: dodawanie, mno%enie przez liczb, transponowanie, mno%enie, wznacznik macierz, macierz odwrotna, macierz ortogonalna. (101.56, 200.49 Transformacja ze wspó#rz"dnch rzeczwistch do rastrowch x raster normal(x " xres raster normal( " res Normalizacja sprowadza si do okre"lenia warto"ci wspó!rzdnch w przedziale <0,1>. Macierz odwrotna: element macierz dope!nie: d ij A wznacznik z A, z której usunito i-t wiersz i j-t kolumn (101.56,200.49 (50,100 (xres,res

Przekszta!cenia 2D - Translacja Translacja o wektor (tx,t Przekszta!cenia 2D - Obrót Obrót wokó# punktu (pocztku uk#du wspó#rz"dnch Przekszta!cenie odwrotne (ang. inverse translation Przekszta!cenie zachowujce pierwotne po!o%enie (ang. identit Z!o%enie translacji jest translacj. Istnieje przekszta!cenie odwrotne do z!o%enia translacji. Przekszta!cenia 2D - Skalowanie Skalowanie o wektor (sx,s x s x " x s " Przekszta!cenia 2D - Rechunek macierzow Wspó!rzdne jednorodne Wspó#rz"dne jednorodne (ang. homogenous coordinates - umo%liwiaj z!o%enie przekszta!ce za pomoc operacji macierzowch. Skalowanie (podobiestwo " x % "( x 0 0% " x% 0 ( 0 # 1 # 0 0 1 # 1 Przekszta!cenia 2D - Przekszta!cenia Euklidesowe Przekszta#cenia Euklidesowe (ang. Euclidean transformation Z!o%enie translacji i obrotów (przekszta!cenie br! sztwnej, ang. rigid bod transform. Translacja Obrót " x % " 1 0 t x % " x% 0 1 t ( # 1 # 0 0 1 # 1 " x % " cos( sin( 0% " x% sin( cos( 0 * # 1 # 0 0 1 # 1

Przekszta!cenia 2D - Przekszta!cenia afiniczne (1 Przekszta#cenie afiniczne (ang. affine transform Z#o!enie translacji, obrotów i skalowania. Zachowuj równoleg!o"# linii. Zachowuj wbran p!aszczzn przekszta!cenia. Przekszta!cenia 2D - Przekszta!cenia afiniczne (2 Przk!adowe przekszta!cenia afiniczne Definiowane przez sze"# parametrów aij. skew Source: Dave Mount, U. Marland, Notes for CMSC 427, Fall 2000 Pictures courtes of MIT (lecture 6.837 Przekszta!cenia 2D - Podsumowanie Przekszta!cenia 2D - Przekszta!cenia afiniczne (3 Wspó!rzdne trzech punktów wraz z odpowiadajcmi im punktami po przekszta!ceniu jednoznacznie definiuj przekszta!cenie afiniczne. Parametr przekszta!cenia afinicznego szuka si poprzez rozwizanie uk!adu równa liniowch. Pictures courtes of MIT (lecture 6.837 Przekszta!cenia geometrczne 3D Iloczn wektorow i skalarn Punkt (ang. point - warto% absolutna Wektor (ang. vector - warto% wzgl"dna Ramka (ang. frame - uk#ad wspó#rz"dnch Wspó#rz"dne (ang. coordinates

Translacja w 3D Przesunicie o zadan wektor. T "1 (t T("t Obrót w 3D Obrót wokó! danej osi o zadan kt 1 0 0 0 0 cos" #sin" 0 R x (" 0 sin" cos" 0 cos" 0 sin" 0 0 1 0 0 R (" #sin" 0 cos" 0 cos" #sin" 0 0 sin" cos" 0 0 R z (" 0 0 1 0 R "1 R T Pictures courtes of MIT (lecture 6.837 Pictures courtes of MIT (lecture 6.837 Skalowanie w 3D Projekcja (homografia " s x 0 0 0% 0 s 0 0 S(s 0 0 s z 0 # 0 0 0 1 S "1 (s S( 1 s Wspó!cznniki skalowania musz b# niezerowe. Transformacja ma 15 stopni swobod. Projekcja -> przekszta!cenie afiniczne Linie równoleg!e to linie przecinajce si w nieskoczono"ci. Przecicie si wszstkich równoleg!ch linii sze"cianu wznacza p!aszczzn w nieskoczono"ci. Znajc t p!aszczzn mo%na przej"# z projekcji do reprezentacji afinicznej. Przekszta!cenie afiniczne 3D Przekszta!cenie nie wp!wa na p!aszczzn po!o%on w nieskoczono"ci (ang. plane at infinit. Punkt po!o%one na tej p!aszcz(nie zmieniaj swoje po!o%enie, ale ca! czas le% na p!aszcz(nie. Zachowuje równoleglo"# linii. Transformacja ma 12 stopni swobod.

Przekszta!cenie metrczne Przekszta!cenie euklidesowe + skalowanie (ang. metric, similarit. Przekszta!cenie Euklidesowe Transformacja br# sztwnej (ang. rigid bod transform - z!o%enie translacji i obrotów. Nie zmienia si kszta!t br!. 7 stopni swobod (3 - obrot, 3 translacje, 1 - skalowanie zachowuje równoleg!o"# linii zachowuje kt zachowuje wmiar wzgldne 6 stopni swobod, zachowuje równoleg!o"# linii, zachowuje kt, zachowuje wmiar absolutne. [rij] - macierz obrotu (ortonormalna [ti] - translacja - skalowanie Bez znajomo"ci rzeczwistch (absolutnch wmiarów, jest to najbardziej z!o%one przekszta!cenie mo%liwe do odtworzenia z serii obrazów. Przekszta!cenie 3D Literatura 1. Materia! edukacjne organizacji ACM SIGGRAPH, http://www.siggraph.org/ education/materials/hpergraph 2. Lecture notes on Graphics. Lecture 6.837, Computer Graphics Group, Massachusetts Institute of Technolog, http://groups.csail.mit.edu/graphics/classes/ 6.837/F01/notes.html.