在二维空间中,旋转和平移变换可以通过2x2的旋转矩阵和2x3的变换矩阵来表示。
二维旋转矩阵用于表示一个点或向量在二维平面上的旋转。对于绕原点逆时针旋转θ角的变换,其旋转矩阵为:
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| | R = | cosθ -sinθ |
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| | | sinθ cosθ |
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如果有一个二维点P(x, y),则旋转后的点P'(x', y')可以通过矩阵乘法得到:
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| | | x' | | cosθ -sinθ | | x |
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| | | y' | = | sinθ cosθ | | y |
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计算后得到:
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| | x' = x * cosθ - y * sinθ
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| | y' = x * sinθ + y * cosθ
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二维平移矩阵则用于表示一个点或向量在二维平面上的平移。平移矩阵是一个3x3的矩阵,它可以在旋转矩阵的基础上增加平移向量。平移矩阵的形式如下:
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| | T = | 1 0 tx |
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| | | 0 1 ty |
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| | | 0 0 1 |
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其中,tx和ty分别表示在x轴和y轴上的平移距离。为了使用平移矩阵,我们通常将二维点P(x, y)扩展为齐次坐标形式P_h(x, y, 1)。然后,通过矩阵乘法应用平移矩阵:
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| | | x' | | 1 0 tx | | x |
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| | | y' | = | 0 1 ty | | y |
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| | | 1 | | 0 0 1 | | 1 |
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计算后得到:
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| | x' = x + tx
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| | y' = y + ty
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复合变换(即先进行旋转再进行平移)则需要将旋转矩阵和平移矩阵结合起来。这通常通过将旋转矩阵与平移矩阵相乘来实现,形成一个总的变换矩阵。注意,矩阵乘法不满足交换律,因此变换的顺序很重要。先旋转后平移的复合变换矩阵形式如下:
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| | M = T * R = | cosθ -sinθ tx |
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| | | sinθ cosθ ty |
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| | | 0 0 1 |
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然后,对于二维点P(x, y),其经过旋转和平移后的新位置P'(x', y')可以通过以下方式计算:
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| | | x' | | cosθ -sinθ tx | | x |
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| | | y' | = | sinθ cosθ ty | | y |
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| | | 1 | | 0 0 1 | | 1 |
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计算后得到变换后的坐标(x', y')。