3D变换矩阵的分解公式

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3D变换矩阵:平移、缩放、旋转

3D变换矩阵是一个4x4的矩阵,即由16个实数组成的二维数组,在三维空间中,任何的线性变换都可以用一个变换矩阵来表示。本文介绍从变换矩阵中提取出平移、缩放、旋转向量的方法,提取公式的复杂程度为“平移 < 缩放 < 旋转”,文章同时给出数学公式和JavaScript代码(使用了浏览器的数学库),首先给定一个行主序的4x4的变换矩阵:

ee1b099479e7b97d3e8e34ed8e2d31f3.png

// 变换矩阵(a~l为任意实数)

const transform = [

    [a, b, c, d],

    [e, f, g, h],

    [i, j, k, l],

    [0, 0, 0, 1],

];

最后一列就是平移向量:

18c3ddfc5cc49f139f1b972901941f3a.png

// 平移向量

const translate = [

    transform[0][3], 

    transform[1][3], 

    transform[2][3]

];

前三列向量的长度就是缩放向量:

69bd112e252eca7e498fa48e3e5a04fe.png

// 缩放向量

const scale = [

    Math.hypot(transform[0][0], transform[1][0], transform[2][0]),

    Math.hypot(transform[0][1], transform[1][1], transform[2][1]),

    Math.hypot(transform[0][2], transform[1][2], transform[2][2]),

]

旋转向量有若干种不同的表现形式,包括Euler角、四元数、轴-角,但旋转矩阵是统一的,将前三列分别除以缩放向量,就得到3x3的旋转矩阵:

82adf2c154d3453587f669e236a9ac5f.png

// 旋转矩阵

const scale = [

    [

        transform[0][0] / scale[0],

        transform[0][1] / scale[1],

        transform[0][2] / scale[2]

    ], [

        transform[1][0] / scale[0],

        transform[1][1] / scale[1],

        transform[1][2] / scale[2]

    ], [

        transform[2][0] / scale[0],

        transform[2][1] / scale[1],

        transform[2][2] / scale[2]

    ],

]

下面这张图可以直观地看到,平移、缩放、旋转在变换矩阵中的位置关系:

9887fe283dd4cb6e12e7ec54c1952569.png