変換行列
(transformation matrix から転送)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/05/24 17:54 UTC 版)
アフィン変換を行列で表すには同次座標を使用することができる。これは、2次元ベクトル (x, y) を3次元ベクトル (x, y, 1)として表すことを意味し、より高次元の場合も同様である。これにより変換を行列の乗算で表すことができる。関数形式は
3次元コンピュータグラフィックスにおいて重要なもう1つの変換は透視投影である。平行投影は点を平行線に沿って画像平面に投影するために使用されるが、透視投影は投影中心と呼ばれる単一の点から発せられる線に沿って画像平面に点を投影する。このことは物体が投影中心から遠いほど投影範囲が小さくなり、近いほど投影範囲が大きくなる。
最も単純な透視投影では、原点を投影の中心としての平面を像平面とする。すると、この変換の関数形式は; となる。これを同次座標で表すと次のようになる。
行列の乗算を行うと、同次成分はの値と等しくなり、他の3つは変化しない。したがって、実平面に写像し直すには各成分をにより割る同次除算(homogeneous divide)または透視除算(perspective divide)を実行する必要がある。
これを回転、拡大縮小、平行移動およびせん断と組み合わせて像平面と投影の中心を任意の場所に移動することで、より複雑な透視投影を作成できる。
出典
- ^ a b Gentle, James E. (2007). “Matrix Transformations and Factorizations”. Matrix Algebra: Theory, Computations, and Applications in Statistics. Springer. ISBN 9780387708737
- ^ Rafael Artzy (1965) Linear Geometry
- ^ J. W. P. Hirschfeld (1979) Projective Geometry of Finite Fields, Clarendon Press
- ^ Nearing, James (2010). “Chapter 7.3 Examples of Operators”. Mathematical Tools for Physics. ISBN 978-0486482125 2012年1月1日閲覧。
- ^ Nearing, James (2010). “Chapter 7.9: Eigenvalues and Eigenvectors”. Mathematical Tools for Physics. ISBN 978-0486482125 2012年1月1日閲覧。
- ^ “Lecture Notes”. ocw.mit.edu. 2024年7月28日閲覧。
- ^ Szymanski, John E. (1989). Basic Mathematics for Electronic Engineers:Models and Applications. Taylor & Francis. p. 154. ISBN 0278000681
- ^ Cédric Jules (2015年2月25日). “2D transformation matrices baking”. 2025年5月24日閲覧。
外部リンク
- The Matrix Page Practical examples in POV-Ray
- Reference page - Rotation of axes
- Linear Transformation Calculator
- Transformation Applet - Generate matrices from 2D transformations and vice versa.
- Coordinate transformation under rotation in 2D
- Excel Fun - Build 3D graphics from a spreadsheet
- 変換行列のページへのリンク