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它们代表一种转变。具体来说,它们代表变换后的坐标系的基向量。要了解这意味着什么,我建议您观看3Blue1Brown的“ Essence of linear algebra”,它以直观的方式解释了您需要了解的所有这些转换。
实际上,您要做的主要是三件事:缩放对象,旋转对象以及移动对象。所有这些都是转换。只要您看到“转换”一词,就将其读作“矩阵”。这些操作都是矩阵。
例如,缩放矩阵为:
sx 0 0 0
0 sy 0 0
0 0 sz 0
0 0 0 1
sx
是您要沿x
方向缩放的数量,依此类推。
旋转矩阵取决于旋转轴,例如,这是按照右手规则将对象绕x轴旋转t
弧度角的旋转矩阵:
1 0 0 0
0 cos(t) sin(t) 0
0 -sin(t) cos(t) 0
0 0 0 1
您可以找到其他here。
这是用于移动对象的转换矩阵:
0 0 0 tx
0 0 0 ty
0 0 0 tz
0 0 0 1
您可以通过将它们相乘来组合这些变换。因此,如果您的点是(x,y,z),S
是缩放矩阵,R
是您的旋转矩阵,T
是您的平移矩阵,则可以这样变换该点: p = T*R*S*(x,y,z,1)
。 1
作为“第4维”用于投影。在完成顶点处理后,GPU将x
,y
和z
除以该值w
。研究投影矩阵以了解更多信息。