Souřadnicové prostory

Podobné dokumenty
Úvod Typy promítání Matematický popis promítání Implementace promítání Literatura. Promítání. Pavel Strachota. FJFI ČVUT v Praze

ZÁKLADNÍ ZOBRAZOVACÍ METODY

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

9 Kolmost vektorových podprostorů

Lineární algebra : Metrická geometrie

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Základy matematiky pro FEK

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

0.1 Úvod do lineární algebry

Matematika B101MA1, B101MA2

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky. Téma Školní výstupy Učivo (pojmy) volné rovnoběžné promítání průmětna

Soustavy lineárních rovnic

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

0.1 Úvod do lineární algebry

Momenty setrvačnosti a deviační momenty

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

PRŮŘEZOVÉ CHARAKTERISTIKY

P R O M Í T Á N Í. rovina π - průmětna vektor s r - směr promítání. a // s r, b// s r,

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1)

Vybrané kapitoly z matematiky

Linearní algebra příklady

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník SOUŘADNICOVÉ SOUSTAVY VE FOTOGRAMMETRII

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

Reprezentace 3D modelu

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Michal Zamboj. December 23, 2016

Michal Zamboj. January 4, 2018

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

Otázku, kterými body prochází větev implicitní funkce řeší následující věta.

Kótované promítání. Úvod. Zobrazení bodu

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při

1 Projekce a projektory

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA

11 Zobrazování objektů 3D grafiky

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Extrémy funkce dvou proměnných

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

Vlastní čísla a vlastní vektory

Připravil: David Procházka. Projekce

Analytická geometrie lineárních útvarů

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

7.5.3 Hledání kružnic II

Soustavy linea rnı ch rovnic

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

1 Determinanty a inverzní matice

14. přednáška. Přímka

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

AXONOMETRIE - 2. část

Deskriptivní geometrie I zimní semestr 2017/18

Konstruktivní geometrie PODKLADY PRO PŘEDNÁŠKU

CVIČNÝ TEST 56. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 7 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19

Deskriptivní geometrie pro střední školy

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

CVIČNÝ TEST 3. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Zdeňka Strnadová. II. Autorské řešení 7 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

APLIKACE. Poznámky Otázky

b) Maximální velikost zrychlení automobilu, nemají-li kola prokluzovat, je a = f g. Automobil se bude rozjíždět po dobu t = v 0 fg = mfgv 0

Geometrické transformace pomocí matic

Dá se ukázat, že vzdálenost dvou bodů má tyto vlastnosti: 2.2 Vektor, souřadnice vektoru a algebraické operace s vektory

BA008 Konstruktivní geometrie. Kolmá axonometrie. pro kombinované studium. učebna Z240 letní semestr

Analytická geometrie. c ÚM FSI VUT v Brně

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C)

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

1 Analytická geometrie

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A

Afinní transformace Stručnější verze

( ) ( ) ( ) ( ) Skalární součin II. Předpoklady: 7207

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

Úvod do lineární algebry

Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.

Cyklografie. Cyklický průmět bodu

Parametrická rovnice přímky v rovině

Úlohy domácího kola kategorie B

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci

Kapitola 11: Vektory a matice:

1.13 Klasifikace kvadrik

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

STEREOMETRIE. Odchylky přímky a roviny. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0117

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK

Projektivní geometrie. Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. Katedra Kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Podobnostní transformace

Transkript:

Prostor objektu Tr. objektu Tr. modelu Prostor scény Souřadnicové prostory V V x, y z x, y z z -z x, y Tr. objektu V =V T 1 T n M Tr. modelu Tr. scény x, y Tr. pohledu Tr. scény Tr. pohledu Prostor pozorovatele V -z V =V T 1 T n P Tr. objemu x, y Dehomog. Projekce Prostor průmětny Prostor obrazovky V y x Pom1=V O // transformace objemu Pom2= [Pom1.x/Pom1.w; Pom1.y/Pom1.w; Pom1.z/Pom1.w] // dehomogenizace V =[Pom2.x; Pom2.y] //projekce

Prostor objektu, scény Matice T 1,,T n reprezentují libovolné prosté transformace E 3 E 3. Vřadě úloh nebývají použity. Matice M transformuje objekt ze souřadnic prostoru objektu do souřadnic prostoru scény například posunutí a otočení vůči ostatním objektům scény můžeme tak opakovaným vykreslováním jediného objektu s různými maticemi M pokrýt celou scénu (zalesnění, ).

Transformace pohledu Matice P, tedy transformace pohledu, transformuje všechny objekty ze souřadnic prostoru scény do souřadnic prostoru pozorovatele. Soustava souřadnic pozorovatele (SSP) je popsána v soustavě souřadnic scény (SSS) počátkem S a vektory x, y, z, které určují směry os. Vektory x, y, z jsou po dvou kolmé a jsou normalizované. Na obrázku i v dalším textu je uvažována pravotočivá SSP. x s SSS z s -z S SSP x y y s

Transformace pohledu Nechť bod S a vektory x, y, z mají v SSS po řadě tyto souřadnice [s 1, s 2, s 3 ], (x 1, x 2, x 3 ), (y 1, y 2, y 3 ), (z 1, z 2, z 3 ). Nechť bod A má v SSP souřadnice [a 1 ;a 2 ;a 3 ]. Pak souřadnice bodu A v SSS (označme A ) jsou dány výrazem: A = S+a 1 x+a 2 y+a 3 z, maticově A = S+A B, kde vektory x, y, z tvořířádky matice B (B báze SSP). Při přechodu z prostoru scény do prostoru pozorovatele máme souřadnice bodu A (tedy souřadnice bodu A v SSS) a potřebujeme vypočítat souřadnice bodu A v SSP. Tedy hledáme matici P tak, že A h =A h P, kde A h, A h jsou body A, A doplněné homogenní souřadnicí.

Transformace pohledu Rovnici A = A B+S zprava násobíme maticí B -1, tudíž A B -1 = A B B -1 +S B -1, tedy (protože B B -1 = I) A B -1 = A+S B -1, takže po odečtení S B -1 od rovnice je A = A B -1 -S B -1. Vektory x, y, z (řádky matice B) jsou po dvou kolmé, takže jsou lineárně nezávislé, tudíž je matice B regulární a tím pádem matice k ní inverzní (B -1 ) existuje. B -1 je matice 3x3, -S B -1 je bod (určuje posunutí), takže výraz A B -1 -S B -1 je zápisem lineární transformace bodu A a lze ho tudíž vyjádřit transformační maticí hledanou maticí P.

Transformace pohledu Matice P má potom následující tvar: 0 B -1 0 0 -S B -1 1 Protože vektory x, y, z jsou po dvou kolmé a normalizované, je každý z nich výsledkem vektorového součinu zbývajících dvou (ve správném pořadí) a proto v tomto případě vyjde B -1 =B T.

Transformace pohledu Tedy po dosazení je P rovna: x 1 y 1 z 1 0 x 2 y 2 z 2 0 x 3 y 3 z 3 0 -S x -S y -S z 1 skalární součin bodu S a vektoru z -(s 1 z 1 +s 2 z 2 +s 3 z 3 ) SSP bývá v SSS zadána pozicí oka (S), vektorem směru pohledu pozorovatele (-z) a vektorem, který pozorovatel vidí jako svislý (y). Vektor x je dopočítán vektorovým součinem y z.

Transformace pohledu Nechť E (eye) je pozice pozorovatele, v (view) je vektor pohledu a u (up) je vektor viděný svisle. Potom správné hodnoty S, x, y, z se dopočítají následovně: S = E; z = normalizuj(-v); x = normalizuj(u z); y = z x; normalizovaný vektor má velikost 1 normalizace je vydělení všech souřadnic velikostí vektoru

Transformace pohledu Pozorovatel může být zadán také pozicí a dvěma úhly, azimutem (pohled vlevo, vpravo) a zenitem (pohled nahoru a dolů). Takto zadaný pozorovatel se snadno ovládá. Vektory v a u (viz předchozí snímek) se potom dopočítají následovně: v.x = cos(azimut) cos(zenit); v.y = sin(azimut) cos(zenit); v.z = sin(zenit); u.x = cos(azimut) cos(zenit+π/2); u.y = sin(azimut) cos(zenit+π/2); u.z = sin(zenit+π/2); Pozorovatele ovládáme změnou úhlů ( rozhlížení se ) a přičítáním násobku vektoru v k pozici E (pohyb vpřed a vzad). Je vhodné omezit zenit na interval <-π/2; π/2>.

Transformace zobrazovacího objemu Vzhledem k rozlišení zobrazovacích zařízení (obrazovky) není možné zobrazit celý prostor popsatelný reálnými souřadnicemi. Vždy je zobrazována pouze část prostoru zobrazovací objem. Bod X v prostoru pozorovatele je vidět v průmětně, právě když leží v zobrazovacím objemu. Abychom mohli snadno a jednotně testovat viditelnost, budeme zobrazovací objemy transformovat na objem <-1;1> <-1;1> <0;1>, který nazýváme homogenní ořezávací objem.

Transformace zobrazovacího objemu pravoúhlého promítání Zobrazovací objem pravoúhlého promítání je kvádr se středem na ose z, jehož stěny jsou kolmé k osám a který má šířku w, výšku h, přední stěnu vzdálenou z n (z near) od počátku a zadní stěnu vzdálenou z f (z far) od počátku. Viz obrázek. zobrazovací objem pravoúhlého promítání: -z homogenní ořezávací objem: z z f 1 w h z n x,y -1 1 x,y

Transformace zobrazovacího objemu pravoúhlého promítání Snadno lze odvodit následující matici O: 2/w 0 0 0 0 2/h 0 0 0 0 1/(z n - z f ) 0 0 0 z n /(z n - z f ) 1 Poznámky: w > 0 h > 0 z f > z n > 0

Transformace zobrazovacího objemu středového promítání Zobrazovací objem středového promítání je komolý jehlan s těžištěm na ose z, s přední stěnou vzdálenou z n od počátku a zadní stěnou vzdálenou z f od počátku. Roviny bočních stěn procházejí počátkem, horní a dolní stěna svírají úhel pohledu α. Poměr šířky přední stěny ku jeho výšce označme k. zobrazovací objem středového promítání: -z homogenní ořezávací objem: z z f 1 α z n x,y -1 1 x,y

Transformace zobrazovacího objemu středového promítání Pro středové promítání lze odvodit následující matici O: w 0 0 0 0 h 0 0 0 0 z f /(z n - z f ) -1 0 0 z n z f /(z n - z f ) 0 kde h = cot(α/2); w = k h; Poznámky: α (0; π), k > 0, z f > z n > 0

Výsledná transformace Všechny transformační matice se vynásobí ve správném pořadí do výsledné matice T a tou je zprava vynásoben bod V. Transformace tedy neprobíhají tak, jak je uvedeno na prvním snímku přes pomocné body V, V (to je uvedeno pouze pro ilustraci), ale podle následující ukázky: T = To 1 To n M Ts 1 Ts n P O; Pom1 = V T;

Dehomogenizace Faktická transformace není dokončena, dokud nedošlo ke správné dehomogenizaci. Zanedbání homogenní souřadnice nestačí viz matice transformace objemu středového promítání: v homogenní souřadnici je -z, kterým je nezbytné vydělit všechny souřadnice. Tedy souřadnice bodu, který je výsledkem provedení všech transformací na bod V, jsou následující: Pom2.x = Pom1.x/Pom1.w; Pom2.y = Pom1.y/Pom1.w; Pom2.z = Pom1.z/Pom1.w;

Ořezávání Po provedení dehomogenizace je možné testovat, zda uvažovaný bod V leží v zobrazovacím objemu. To je ověřováno testováním, zda transformovaný bod (Pom2) leží v homogenním ořezávacím objemu: if (Pom2.x<-1 Pom2.x>1 Pom2.y<-1 Pom2.y>1 Pom2.z<0 Pom2.z>1) bod leží mimo zobrazovaný objem a není vidět

Ořezávání Při testu objektu (trojúhelníku) sledujeme, zda maxima souřadnic všech bodů na jednotlivých osách jsou menší než -1 (resp. 0) nebo zda minima jsou větší než 1. Pokud platí alespoň jedna z podmínek (3 pro minimum, 3 pro maximum), pak celý objekt je určitě mimo výřez a ani část není vidět. V opačném případě již část vidět být může ( jistě nic nevíme, tak musíme vykreslit ). Existují přesnější (pomalejší) testy.

Průmětna a obrazovka Vzhledem k proběhlé transformaci zobrazovacího objemu je vlastní projekce vždy pravoúhlé promítání, tedy zanedbání souřadnice z. Souřadnice promítnutých viditelných bodů jsou v rozmezí <-1;1>, osa y je orientována opačně než v případě obrazovky, takže souřadnice ještě převedeme do souřadnic obrazovky. Nechť w a h jsou šířka a výška obrazovky, souřadnice levého horního rohu jsou [0;0]. Pak vykreslujeme na souřadnice x, y podle následujícího předpisu (možno vyjádřit vektorově): x = (w-1) (Pom2.x+1)/2; y = (h-1) (1-Pom2.y)/2;