向量在几何图像学中的应用基础学习

在几何图像学中，向量是一种强大且基础的工具，它能够帮助我们解决众多复杂的几何问题，从计算图形的位置、角度，到判断图形之间的关系等。接下来，我们将系统地学习向量在几何图像学中的基础应用知识点。

一、向量基础概念

1.1 向量的定义

向量是既有大小又有方向的量。在二维平面中，我们可以用一个箭头来表示向量，箭头的长度代表向量的大小，箭头的指向代表向量的方向。在 JavaScript 中，可以使用数组来表示二维向量，例如 [x, y]，其中 x 表示向量在水平方向上的分量，y 表示向量在垂直方向上的分量。

1.2 向量的基本运算

向量加法：两个向量相加，对应分量相加。例如，向量 A = [x1, y1] 和向量 B = [x2, y2] 相加，结果为 [x1 + x2, y1 + y2] 。在 JavaScript 中实现向量加法的代码如下：

js 复制代码

function addVectors(vectorA, vectorB) {
    return [vectorA[0] + vectorB[0], vectorA[1] + vectorB[1]];
}

向量减法：与加法类似，对应分量相减。向量 A 减去向量 B ，结果为 [x1 - x2, y1 - y2] 。JavaScript 实现代码如下：

js 复制代码

function subtractVectors(vectorA, vectorB) {
    return [vectorA[0] - vectorB[0], vectorA[1] - vectorB[1]];
}

向量数乘：一个向量乘以一个数，每个分量都乘以该数。例如，向量 A = [x, y] 乘以数 k ，结果为 [k * x, k * y] 。JavaScript 代码实现如下：

js 复制代码

function scaleVector(vector, scalar) {
    return [vector[0] * scalar, vector[1] * scalar];
}

二、向量在几何图形中的应用

2.1 计算两点之间的距离

在几何图像学中，经常需要计算两点之间的距离。假设有两点 P1(x1, y1) 和 P2(x2, y2) ，可以通过构建向量 v = [x2 - x1, y2 - y1] ，然后计算该向量的大小来得到两点之间的距离。向量的大小（也称为模长）计算公式为：对向量的各个分量的平方和开平方。在 JavaScript 中实现计算两点距离的函数如下：

js 复制代码

function distanceBetweenPoints(point1, point2) {
    const vector = subtractVectors(point2, point1);
    return Math.sqrt(vector[0] * vector[0] + vector[1] * vector[1]);
}

2.2 计算向量的夹角

计算两个向量之间的夹角对于判断图形的旋转、方向等情况非常重要。可以利用向量的点积来计算夹角。点积的计算方法是对应分量相乘后相加，即向量 A = [x1, y1] 和向量 B = [x2, y2] 的点积为 x1 * x2 + y1 * y2 。点积与向量夹角的余弦值有关，通过点积公式和向量模长公式可以推导出夹角的计算方法。在 JavaScript 中实现计算两个向量夹角（弧度制）的函数如下：

js 复制代码

function dotProduct(vectorA, vectorB) {
    return vectorA[0] * vectorB[0] + vectorA[1] * vectorB[1];
}
function angleBetweenVectors(vectorA, vectorB) {
    const dot = dotProduct(vectorA, vectorB);
    const magnitudeA = Math.sqrt(vectorA[0] * vectorA[0] + vectorA[1] * vectorA[1]);
    const magnitudeB = Math.sqrt(vectorB[0] * vectorB[0] + vectorB[1] * vectorB[1]);
    return Math.acos(dot / (magnitudeA * magnitudeB));
}

2.3 判断点是否在直线上

对于一条直线，可以用直线上的两个点来确定其方向向量。假设直线由点 P1(x1, y1) 和 P2(x2, y2) 确定，方向向量为 v = [x2 - x1, y2 - y1] 。要判断点 P(x, y) 是否在该直线上，可以通过判断向量 [x - x1, y - y1] 与方向向量 v 是否共线来实现。在 JavaScript 中实现判断点是否在直线上的函数如下：

js 复制代码

function isPointOnLine(point, point1, point2) {
    const vector1 = subtractVectors(point, point1);
    const vector2 = subtractVectors(point2, point1);
    // 利用向量共线的性质判断，这里简单通过斜率是否相等判断（二维情况）
    return vector1[0] * vector2[1] === vector1[1] * vector2[0];
}

三、向量在图形变换中的应用

3.1 平移变换

平移图形可以通过对图形上的每个点对应的向量进行加法运算来实现。假设图形上的点对应的向量为 v = [x, y] ，平移向量为 t = [tx, ty] ，则平移后的点对应的向量为 [x + tx, y + ty] 。在 JavaScript 中对一个点进行平移的代码如下：

js 复制代码

function translatePoint(point, translationVector) {
    return addVectors(point, translationVector);
}

3.2 旋转变换

旋转变换相对复杂一些，需要利用三角函数。假设要将向量 v = [x, y] 绕原点旋转 theta 弧度，旋转后的向量 v' 的计算公式为 [x * cos(theta) - y * sin(theta), x * sin(theta) + y * cos(theta)] 。在 JavaScript 中实现向量绕原点旋转的函数如下：

js 复制代码

function rotateVector(vector, theta) {
    const x = vector[0] * Math.cos(theta) - vector[1] * Math.sin(theta);
    const y = vector[0] * Math.sin(theta) + vector[1] * Math.cos(theta);
    return [x, y];
}

以上就是向量在几何图像学应用的一些基础知识点。通过掌握这些内容，你可以在处理几何图形相关的问题时更加得心应手。

上述内容涵盖了向量应用的多个基础方面。如果你还想了解向量在更复杂图形或特定场景中的应用，欢迎和我说说。