仿射变换
一个仿射变换是一种几何变换,它保持共线性(如果变换前的点集合在一条直线上,变换后的点集合也都在一条直线上)和直线上点之间的距离比。仿射转换的类型包括平移(移动图形)、缩放(增加或减少图形的大小)和旋转(围绕一个点旋转图形)。
注意,可以进行仿射变换 ,因为 ,尽管有些转换是没有意义的 .矩阵代数将用于统一介绍。为了得到唯一的仿射变换矩阵,需要比 的 空间。它还假定这些点没有共同点 空间。例如,在 空格,3分是必需的,他们不能都在同一个 也就是说,空间不能共线。
示例和计算将在 .希望扩展到 它将是显而易见的。
仿射变换的视觉例子
在每个例子中之前是红色的固体吗后是蓝色的虚线。示例三角形的角将被标记如下:第一个角将有一个小圆盘,第二个角将有一个小四边形,第三个顶点将有一个小五边形物体。所有这些标签都是半透明的灰色。在每个例子中,原始三角形将是(0,0)、(1,0)和(0,1)。
翻译
正确的 和由
扩展
通过 垂直。根据定义,缩放只在一个方向上。注意,多个轴上的倍数缩放是允许的,在所有轴上,成为一个放大或同质。
反射
一条通过的无限直线的反射 斜率为 :
旋转
绕原点的一个角度的旋转 弧度:
剪切或剪切
通过一个角度对原点的剪切 弧度:
增广矩阵和齐次坐标
仿射变换变成一维更高的线性变换。通过指定一个点的下一个坐标 ,例如, 就变成了 ,这些被称为齐次坐标。由于线性变换很容易用矩阵表示,因此对应的实体是增广矩阵,其中 S提供了除平移外的所有变换,这些变换由 年代。
求一个仿射变换及其逆变换
点的示例集是原始集和最终集。
原始集合是 , 和 ,.在一个 矩阵,这就变成:
期望的最终集合是 , 和 .在一个 矩阵,这就变成:
因此,仿射变换矩阵为 的 .
这个问题可以通过 .注意以下,因为矩阵乘法是不交换的,也就是说,被乘数不能对换,也就是的倒数 要去哪一边 那 是在上 之前。因为,在本文中,列向量和左侧矩阵乘法是按照惯例使用的,这意味着 会去正确的的一面 .另外,注意if 也就是说原始点在公共子空间中,例如在二维情况下共线,在三维情况下共面,等等。
逆变换是正变换的矩阵逆:
仿射变换前后平滑过渡的影片
电影的每一帧都是 全部仿射变换从全部到无再返回。
另请参阅
仿射空间.