Computação Gráfica Geometria de Transformações

Apresentação em tema: "Computação Gráfica Geometria de Transformações"— Transcrição da apresentação:

1 Computação Gráfica Geometria de Transformações
Luiz M. G. Gonçalves

2 Transformações Vetores, bases e matrizes Translação, rotação e escala
Coordenadas homogêneas Rotações e translações 3D Composição de transformações

3 Uso de transformações Construir modelos complexos a partir de componentes simples Transformar coordenadas de câmera em mundo, objeto e imagem e vice-versa Analisar efeitos de transformações rígidas e não rígidas em objetos xc yim xim yc yw yo zc zo xw xo zw

4 Cinemática

5 Vetores Noção da Física: Exemplos: Representação matemática:
comprimento, direção, sentido Exemplos: velocidade, força, deslocamento Representação matemática: tuplas ordenadas v = (v1,v2,…,vn) u v

6 Vetores Definições: Produto escalar: u.v = u1v1+u2v2+…+unvn
Norma: ||v ||= (v12+v22+…+vn2)1/2 Unitário: ||v ||= 1 Ângulo: (u,v) = acos-1[(u.v) / (||u|| ||v)] Ortogonalidade: u.v = 0 ((u,v)=90o) u v

7 Combinação linear Dados dois vetores v1 e v2,ande uma distância qualquer na direção de v1 e então ande outra distância na direção de v2 O conjunto de todos os lugares (vetores, pontos) que podem ser atingidos é dado pelas combinações lineares possíveis entre v1 e v2

8 Combinação linear V = k1V1+k2V2 V = k1V1+k2V2 k2V2 v2 v1 k1V1

9 Independência Linear Um conjunto de vetores é dito linearmente independente se nenhum dos vetores pode ser escrito como uma combinação linear dos outros Exemplo de 3 vetores LI: e1 = (1,0,0) e2 = (0,1,0) e3 = (0,0,1)

10 Base vetorial Uma base vetorial é um conjunto de vetores linearmente independentes entre si, cuja combinação linear leva a qualquer lugar do espaço considerado, isto é, varre o espaço. Significa: para varrer um espaço n-dimensional, são necessários n vetores

11 Base vetorial Se os vetores da base possuem todos norma 1 e se são mutuamente ortogonais, a base é dita ser ortonormal Exemplo: vetores da base canônica de R3: e1 = (1,0,0) e2 = (0,1,0) e3 = (0,0,1) Obviamente, há muito mais que uma base possível para um dado espaço vetorial.

12 Representação de vetores
Todo vetor tem uma representação única numa dada base Os multiplicadores pelos vetores da base são chamados de componentes ou coordenadas Mudando a base, muda os componentes, mas não o vetor V= v1E1+v2E2+...+vnEn Os vetores E1, E2, ..., En são vetores da base Os escalares v1, v2 , ..., vn são os componentes de v com respeito à base.

13 Transformação Linear Uma função (ou mapeamento ou ainda transformação) F é linear se, para todos os vetores u e v e todos escalares k: F(u+v) = F(u) + F(v) F(kv) = kF(v) Ou F(ku+lv) = kF(u)+lF(v) Qualquer mapeamento linear é completamente especificado pelo seu efeito numa base vetorial

14 Efeito na base v = v1E1+ v2E2+ v3E3 F(v) = F(v1E1+v2E2+v3E3)=
= F(v1E1)+F(v2E2)+F(v3E3)= = v1F(E1) + v2F(E2)+v3F(E3) Obs: uma função F é afim se ela é linear mais uma translação Ex: y = mX+b não é linear, mas é afim

15 Transformando um vetor
As coordenadas do vetor da base transformado (em termos dos vetores da base original): F(E1) = f11E1 +f21E2+f31E3 F(E2) = f12E1 +f22E2+f32E3 F(E3) = f13E1 +f23E2+f33E3 O vetor geral V transformado torna-se: F(V) = v1F(E1) + v2F(E2)+v3F(E3) = v1(f11E1+f21E2+f31E3)+v2(f12E1+f22E2+f32E3)+v3(f13E1+f23E2+f33E3)= (f11v1+f12v2 +f13v3)E1+(f21v1+f22v2+f23v3)E2+(f31v1+f32v2+f33v3)E3

16 Transformando um vetor
Suas coordenadas ainda em referência a E tornam-se: v1t= f11v1 +f12v2+f13v3 v2t= f21v1+f22v2+f23v3 v3t= f31v1+f32v2+f33v3 Ou simplesmente vi = fijvj que é a fórmula de multiplicação matricial

17 Multiplicação de matrizes!
Uma matriz F de dimensões nxn representa uma função linear em n dimensões A i-ésima coluna mostra o que a função faz ao vetor de base correspondente Transformação é uma combinação linear das colunas de F Primeiro componente do vetor de entrada escala a primeira coluna da matriz acumula no vetor de saída repete para cada coluna e componente

18 Multiplicação matricial
Usualmente calcula-se de modo diferente faça o produto interno da coluna i da matriz com o vetor de entrada para conseguir componente i do vetor de saída: v1t f11 f12 f v1 v2t = f21 f22 f v2 v3t f31 f32 f v3

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20 Translação

21 Rotação

22 Matriz de rotação possui vetores unitários

23 Representação da rotação

24 Exemplo de rotação

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30 Relações espaciais Representação em relação a um frame (sistema de coordenadas) P (X,Y,Z)

31 Orientação

32 Orientação

33 Matriz de orientação

34 Propriedade elementar (unitária)

35 Juntando orientação e posição

36 Coordenadas Homogêneas

37 Juntar rotação e translação

38 Coordenadas homogêneas
Translação não é linear. Como representar em forma de matriz? Adiciona uma coordenada extra a cada vetor x´ tx x y´ = ty y z´ tz z Coordenada extra é chamada de homogênea (ou w) Transformação denominada homogênea

39 Translação pura

40 Transformação Homogênea

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42 Transformações Homogêneas 3D
São muito similar ao 2D Coordenadas homogêneas requerem matrizes 4x4 Matrizes de translação e escala são:

43 Operador de Translação

44 Transformação Homogênea 3D
Rotação é um pouco mais complicado Sistema de coordenadas de mão direita ou esquerda afeta direção de rotação Sistema de mão direita Sistema de mão esquerda y x z y z x

45 Produto Cruzado (Vetorial)
Eixo Z é determinado a partir dos eixos X e Y pelo produto vetorial Produto vetorial segue regra da mão direita em um sistema de mão direita e regra da mão esquerda em um sistema de mão esquerda Estaremos trabalhando quase sempre com sistema de mão direita

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47 Roll, Pitch, Yaw

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49 Rotação em torno de cada eixo

50 Generalização da Rotação

51 Exemplo de rotação + translação

52 Exemplo: continuação

53 Transformações homogêneas em cadeias

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61 Invertendo a transf. homogênea