关于齐次坐标

        以下对齐次坐标的解释,主要参考在其他博客看到的,非原创,个人觉得解释的浅显易懂,有助于初学者对齐次坐标的理解。

对于一个向量v以及基oabc,可以找到一组坐标(v1,v2,v3),使得

v = v1 a + v2 b + v3 c          (1

而对于一个p,则可以找到一组坐标(p1,p2,p3),使得

p – o = p1 a + p2 b + p3 2),

点可以看作是对这个基的原点o所进行的一个位移,即一个向量——p – o(有的书中把这样的向量叫做位置向量——起始于坐标原点的特殊向量),我们在表达这个向量的同时用等价的方式表达出了点p:o + p1 a + p2 b + p3 c (3)

 (1)(3)是坐标系下表达一个向量的不同表达方式。这里可以看出,虽然都是用代数分量的形式表达向量和点,但表达一个点比一个向量需要额外的信息。

例如,写出一个代数分量表达(1, 4, 7),谁知道它是个向量还是个点!

 我们现在把(1)(3)写成矩阵的形式:

v = (v1 v2 v3 0) X (a b c o),p = (p1 p2 p3 1) X (a b c o),

这里(a,b,c,o)是坐标基矩阵,右边的列向量分别是向量v和点p在基下的坐标。这样,向量和点在同一个基下就有了不同的表达:3D向量的第4个代数分量是0,而3D的第4个代数分量是1。像这种这种用4个代数分量表示3D几何概念的方式是一种齐次坐标表示。

这样,上面的(1, 4, 7)如果写成(1,4,7,0),它就是个向量;如果是(1,4,7,1),它就是个点。

下面是普通坐标(Ordinary Coordinate)和齐次坐标(Homogeneous Coordinate)之间的转换:

(1)从普通坐标转换成齐次坐标时

 如果(x,y,z)是个点,则变为(x,y,z,1);

 如果(x,y,z)是个向量,则变为(x,y,z,0)

(2)从齐次坐标转换成普通坐标时   

 如果是(x,y,z,1),则知道它是个点,变成(x,y,z);

 如果是(x,y,z,0),则知道它是个向量,仍然变成(x,y,z)

以上是通过齐次坐标来区分向量和点的方式。从中可以思考得知,对于平移T、旋转R、缩放S这3个最常见的仿射变换,平移变换只对于点才有意义,因为普通向量没有位置概念,只有大小和方向.

而旋转和缩放对于向量和点都有意义,你可以用类似上面齐次表示来检测。从中可以看出,齐次坐标用于仿射变换非常方便。

此外,对于一个普通坐标的P=(Px, Py, Pz),有对应的一族齐次坐标(wPx, wPy, wPz, w),其中w不等于零。比如,P(1, 4, 7)的齐次坐标有(1, 4, 7, 1)、(2, 8, 14, 2)、(-0.1, -0.4, -0.7, -0.1)等等。因此,如果把一个点从普通坐标变成齐次坐标,给x,y,z乘上同一个非零数w,然后增加第4个分量w;如果把一个齐次坐标转换成普通坐标,把前三个坐标同时除以第4个坐标,然后去掉第4个分量。

由于齐次坐标使用了4个分量来表达3D概念,使得平移变换可以使用矩阵进行,从而如F.S. Hill, JR所说,仿射(线性)变换的进行更加方便。由于图形硬件已经普遍地支持齐次坐标与矩阵乘法,因此更加促进了齐次坐标使用,使得它似乎成为图形学中的一个标准。

   以上很好的阐释了齐次坐标的作用及运用齐次坐标的好处。

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