Начнем 2D-преобразования, т.е. преобразования на плоскости.
допустим у нас есть точка P с координатами x,y P=(x,y,)
у нас есть некий оператор T, который равен и наша точка, после воздействия на неё оператором Т перейдет уже в другие координаты
они будут равны
Рассмотрим некоторые операторы преобразования:
- - отразить по оси Х
- - Ничего не делать =)))
- - масштабирование по Х
- - Сдвиг , т.е.
увы графиков пока не будет, я не могу загрузить картинку что-то мне не позволяет, эх, надеюсь потмо можно будет загрузить и все будет красивее))
теперь возьмём для примера уже не точку, а отрезок
Пусть для конкретности тогда и исходя их преобразования для точки, сделаем тоже самое для отрезка. , где Тогда:
Отсюда видно, что это верно для любой точки на плоскости. если мы просчитаем отдельно и то получим такой же результат.
рассмотрим пример:
и
Теперь рассмотрим Матрицу поворота Поворот на 90° градусов можно осуществить с помощью такой вот матрицы что соответствует
→ - ортогональный оператор
Перейдем к однородным координатам
и отсюда - для переноса
и наконец выведем оператор поворота R для произвольной точки :
Преобразование единичного квадрата
[править]
Возьмем например квадрат с вершинами A,B,C,D и запишем для него матрицу, возьмем для наглядности числа и оператор T - матрица преобразования. Тогда :
Вообще не трудно догадаться, исходя из координат, что это единичный квадрат, а следовательно его площадь равна единице S=1. Если же мы подействуем на этот квадрат оператором Т, то площадь такого "Квадрата" (скорее уже просто четырехугольника) будет равна
Рассмотрим оператор преобразования, в более широком смысле т.е.
Что же мы тут видим вглядывается старая матрица a,b,c,d, эти элементы отвечают все так же за отображение, за масштабирование по оси, за сдвиг... , ничего не поменялось. Теперь рассмотрим дополнительные элементы: m,n - они отвечают за перенос начала координат (m за x, n за y); Элемент s - отвечает за масштабирование, но не так как в прошлом варианте, а сразу по всем координатам. ну и наконец p,q - они впринцыпе отвечают за перспективу, т.ч. в 2D преобразованиях это не очень можно вообразить и объяснить.