OpenGL中矩阵的行主序与列主序

行主序与列主序

OpenGL中使用的矩阵,都是数学意义上的标准矩阵。但是各个OpenGL应用在实现矩阵时,根据存储方式的不同,分为两个派别:行主序列主序

行主序是指以行为优先单位,在内存中逐存储;

列主序是指以列为优先单位,在内存中逐存储。

下图是数学意义上的标准矩阵:

标准矩阵

在OpenGL中,举一个具体例子,平移矩阵表现为以下形式:

OpenGL平移矩阵

如果以行主序存储该矩阵,在内存中的布局如下图所示:

行主序矩阵

如果以列主序存储该矩阵,在内存中的布局如下图所示:

列主序矩阵

行主序列主序只是矩阵不同的存储形式,由它们表示的矩阵在数学意义上是全等的。

行主序与列主序之间的转换

OpenGL API接受的矩阵要求是列主序的,如果一个OpenGL的应用使用的是行主序的矩阵,那么在将矩阵传给OpenGL API前,需要先转换为列主序

由上一节的插图中可以看出,矩阵的行主序等于其转置矩阵的列主序,矩阵的列主序等于其转置矩阵的行主序

  • row_major(M) == col_major(M.transpose());
  • col_major(M) == row_major(M.transpose());

实现惯例

行主序列主序的代码实现有一定的惯例,掌握这些惯例可以让你更快地分辨一个矩阵实现是行主序还是列主序,应以何种顺序向其传递初始化参数等。

实现惯例主要表现在以下三个方面:

  • 行主序以二维数组存储,列主序以一维数组存储;
  • 行主序以二维数组方式命名初始化参数,列主序以一维数组方式命名初始化参数;
  • 行主序以行为单位初始化,列主序以列为单位初始化;

行主序矩阵实现惯例示例:

class Matrix4
{
public:
    Matrix4()
    {
        m[0][0] = m[1][1] = m[2][2] = m[3][3] = 1.0f;
        m[0][1] = m[0][2] = m[0][3] = 0.0f;
        m[1][0] = m[1][2] = m[1][3] = 0.0f;
        m[2][0] = m[2][1] = m[2][3] = 0.0f;
        m[3][0] = m[3][1] = m[3][2] = 0.0f;
    }

    Matrix4(float m11, float m12, float m13, float m14, // 1st row
            float m21, float m22, float m23, float m24, // 2nd row
            float m31, float m32, float m33, float m34, // 3rd row
            float m41, float m42, float m43, float m44) // 4th row
    {
        m[0][0] = m11; m[0][1] = m12; m[0][2] = m13; m[0][3] = m14;
        m[1][0] = m21; m[1][1] = m22; m[1][2] = m23; m[1][3] = m24;
        m[2][0] = m31; m[2][1] = m32; m[2][2] = m33; m[2][3] = m34;
        m[3][0] = m41; m[3][1] = m42; m[3][2] = m43; m[3][3] = m44;
    }
private:
    float m[4][4];
}

列主序矩阵实现惯例示例:

class Matrix4
{
public:
    Matrix4()
    {
        m[0] = m[5] = m[10] = m[15] = 1.0f;
        m[1] = m[2] = m[3] = m[4] = m[6] = m[7] = m[8] = m[9] = m[11] = m[12] = m[13] = m[14] = 0.0f;
    }

    Matrix4(float m00, float m01, float m02, float m03, // 1st column
            float m04, float m05, float m06, float m07, // 2nd column
            float m08, float m09, float m10, float m11, // 3rd column
            float m12, float m13, float m14, float m15) // 4th column
    {
        m[0] = m00; m[1] = m01; m[2] = m02; m[3] = m03;
        m[4] = m04; m[5] = m05; m[6] = m06; m[7] = m07;
        m[8] = m08; m[9] = m09; m[10]= m10; m[11]= m11;
        m[12]= m12; m[13]= m13; m[14]= m14; m[15]= m15;
    }
private:
    float m[16];
};
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,378评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,356评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,702评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,259评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,263评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,036评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,349评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,979评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,469评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,938评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,059评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,703评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,257评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,262评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,501评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,792评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容