Luento 7: 3D katselu. Sisältö

Samankaltaiset tiedostot
Luento 3: 3D katselu. Sisältö

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

Osoita, että kaikki paraabelit ovat yhdenmuotoisia etsimällä skaalauskuvaus, joka vie paraabelin y = ax 2 paraabelille y = bx 2. VASTAUS: , b = 2 2

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

Luento 2 Stereokuvan laskeminen Maa Fotogrammetrian perusteet 1

Suorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009

TASON YHTÄLÖT. Tason esitystapoja ovat: vektoriyhtälö, parametriesitys (2 parametria), normaalimuotoinen yhtälö ja koordinaattiyhtälö.

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja

d+tv 1 S l x 2 x 1 x 3 MEI Mallintamisen perusteet Harjoitus 6, kevät 2015 Tuomas Kovanen

Lineaarialgebra (muut ko)

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

A-osio. Tehdään ilman laskinta ja taulukkokirjaa! Valitse tehtävistä A1-A3 kaksi ja vastaa niihin. Maksimissaan tunti aikaa suorittaa A-osiota.

Ortogonaaliset matriisit, määritelmä 1

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117

Suorat ja tasot, L6. Suuntajana. Suora xy-tasossa. Suora xyzkoordinaatistossa. Taso xyzkoordinaatistossa. Tason koordinaattimuotoinen yhtälö.

VEKTORIT paikkavektori OA

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI

Tampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 2013 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9

Talousmatematiikan perusteet: Luento 8. Vektoreista ja matriiseista Vektorien peruslaskutoimitukset Lineaarinen riippumattomuus Vektorien sisätulo

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on

Suora. Määritelmä. Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko. { p + t v t R},

Vektorien virittämä aliavaruus

Derivointiesimerkkejä 2

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0007 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

MS-A0003/A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Avaruuden R n aliavaruus

Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Kanta ja Kannan-vaihto

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Tekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4).

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

A B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1

1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

Insinöörimatematiikka D

Johdatus lineaarialgebraan

Tik Tietokoneanimaatio

Pistetulo eli skalaaritulo

3.4.1 Perspektiiviprojektio

kaikki ( r, θ )-avaruuden pisteet (0, θ ) - oli θ

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

b 1. b m ) + ( 2b Ax) + (b b)

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45

0, niin vektorit eivät ole kohtisuorassa toisiaan vastaan.

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

Insinöörimatematiikka D

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47

Matriisialgebra harjoitukset, syksy 2016

KJR-C1001: Statiikka L2 Luento : voiman momentti ja voimasysteemit

Harjoitusten 5 vastaukset

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Yleistä vektoreista GeoGebralla

Vektoreiden A = (A1, A 2, A 3 ) ja B = (B1, B 2, B 3 ) pistetulo on. Edellisestä seuraa

KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Insinöörimatematiikka D

9.2 Lineaarikuvaus Olkoon A kuvaus (funktio) vektoriavaruudesta V vektoriavaruuteen U: jos nyt

Lineaarinen yhtälöryhmä

Suorien ja tasojen geometriaa Suorien ja tasojen yhtälöt

Avaruuden kolme sellaista pistettä, jotka eivät sijaitse samalla suoralla, määräävät

Konformigeometriaa. 5. maaliskuuta 2006

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Differentiaalimuodot

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 /

Lineaariset mollit, kl 2017, Harjoitus 1

f (t) + t 2 f(t) = 0 f (t) f(t) = t2 d dt ln f(t) = t2, josta viimeisestä yhtälöstä saadaan integroimalla puolittain

s = 11 7 t = = 2 7 Sijoittamalla keskimmäiseen yhtälöön saadaan: k ( 2) = 0 2k = 8 k = 4

Vektorialgebra 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

Luento 4: 3D Transformaatiot

Suora 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori, koordinaatistot, piste

Muistutus: Matikkapaja ke Siellä voi kysyä apua demoihin, edellisen viikon demoratkaisuja, välikoetehtävien selitystä, monisteesta yms.

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Transkriptio:

Tietokonegrafiikka / perusteet Tik-.3/3 4 ov / 2 ov Luento 7: 3D katselu Lauri Savioja /4 3D katselu / Sisältö Koorinaattimuunnokset Kameran ja maailmankoorinaatiston yhteys Perspektiivi 3D katselu / 2

Koorinaattijärjestelmät Mitkä hyvänsä m lineaarisesti riippumatonta vektoria n- ulotteisessa avaruuessa (n m) määrittävät m-ulotteisen aliavaruuen. Jokainen aliavaruuen piste voiaan ilmaista vektorina, jonka komponentit ovat kertoimia aliavaruuen määrittäville kantavektoreille (so. kantavektoreien lineaarikombinaationa). Koorinaatiston vaihos toteutetaan kertomalla vektori muunnosmatriisilla, joka koostuu kantavektoreista 3D katselu / 3 Koorinaattijärjestelmät (jatkuu) Olettaen, että koorinaatiston kantavektorit on ilmaistu maailman koorinaattijärjestelmässä vektoreina (e, e 2,..., e m ), joista kukin on muotoa e = (x, y,..., w ), voiaan tässä kannassa esitetty vektori v = (v, v 2,..., v m ) siirtää maailmankoorinaatistoon kertomalla sen komponenteilla kantavektoreita ja laskemalla yhteen: v' = v e + v 2 e 2 +... + v m e m = [ e e 2... e m ] x [ v v 2 v 3... v m ] = M x v 3D katselu / 4 2

Koorinaattijärjestelmät (jatkuu) Jos m = n, ja kantavektorit lineaarisesti riippumattomia, on niistä muoostuva muunnosmatriisi M neliö ja sen käänteismatriisi M määritelty. Tällöin käänteismuunnos, eli siirtyminen maailmankoorinaatistosta paikalliskoorinaatistoon, on v = M v Erityisesti, jos kanta on ortonormaali (so. vektorit e, e 2,..., e m kohtisuorassa ja yksikön mittaisia), on M rotaatiomatriisi, jonka käänteismatriisi on sen transpoosi v = M v = M T v = [ e T e 2 T... e 3T ] v eli kukin v:n komponentti saaaan pistetulona v = e T v jne. 3D katselu / 5 Kannan muoostaminen, ortogonalisointi ja normeeraus vektorin projisointi aliavaruuteen -- pistetulo kohtisuoran vektorin muoostaminen -- ristitulo yleistys N-ulotteiseen avaruuteen Esimerkki: katselutransformaatio lähtötietoina katselusuunta ja pystyvektori vaakasuoran kantavektorin muoostaminen pystyvektorin projisointi kuvatasolle muunnosmatriisi 3D katselu / 6 3

Muunnos kameran koorinaattijärjestelmään Kameran koorinaatiston origo on kameran "silmäpiste" e ja kantavektorit saaaan katselukohteesta t sekä "pystyvektorista" upv, jonka tulee projisoitua kuvassa pystysuoraan. Kolmas kantavektori asetetaan ristitulolla kohtisuoraan eellisiä vastaan. Vektorit normeerataan. w = t e v = upv +, u = v w missä = (upv w) w Z "maailma" O upv P' = (u,v,w) P = (x,y,) T W D V kamera E U Y X 3D katselu / 7 Koorinaattijärjestelmät (jatkuu) Kameran koorinaateissa ilmaistu piste p' = (u,v,w) saaaan maailmankoorinaatistoon kertomalla koorinaatit kantavektoreilla ja lisäämällä kameran origo: p = uu + vv + ww + e u = w [ u v w] v + e = Mp + e Käänteismuunnos, joka siirtää objektit maailmasta katselukoorinaatistoon lopullista projisointia varten, saaaan tästä yhtälöstä. Koska matriisi M sisältää kohtisuorat normeeratut kantavektorit, on se rotaatio-matriisi, jonka käänteismatriisi saaaan transponoimalla: u T p = M ( p e) = M ( p e) = v ( p e) w = u (p e) v (p e) w (p e) [ ] 3D katselu / 8 4

Projektiot Perustyypit: yhensuuntais- ja keskusprojektio l.perspektiivi Yhensuuntais Perspektiivi Ortograafinen Ylä-, etu-, sivukuvat Vino, 2 tai 3 katoamispistettä Aksonometrinen 3D katselu / 9 Projektiot (jatkuu) Yhensuuntaisprojektio voi olla vino tai suora l. ortograafinen suora ortograafinen projektio toteutuu yksinkertaisesti tiputtamalla haluttu koorinaatti pois (asettamalla se vakioksi, esim. ' = ). projektiomatriisi on muuten yksikkömatriisi, mutta lävistäjällä on pois jätettävää koorinaattia vastaavalla paikalla nolla (vrt. skaalausmatriisi, jossa S x = S y = S w =, mutta S = ). projektiomatriisin eterminantti on nolla (singulaarinen, ts. projektiolle ei ole olemassa yksikäsitteistä käänteismuunnosta). 3D katselu / 5

Projektiot (jatkuu) mielivaltainen ortograafinen (aksonometrinen) projektio saaaan yhistämällä sopiva kierto- ja siirtomuunnos projektioon. Huom. tulos vastaa äärettömän kaukaa otettua perspektiivikuvaa. vino yhensuuntaisprojektio koostuu viistoutusmuunnoksesta (shear) ja suorasta projektiosta. Huom. tulos ei vastaa mitään kameralla aikaansaatavaa kuvaa, mutta on havainnollinen koska se säilyttää kuvatason suuntaisten kuvioien muoon ja mitat, ja antaa samalla (sopivalla skaalalla) mittatarkan syvyysvaikutelman. Lcosφ Lsinφ 3D katselu / Projektiot (jatkuu) Perspektiivi periaate: skaalataan koorinaatteja jakamalla ne katselusuuntaisella etäisyyellä projektiokeskuksesta Esim. jos katsellaan -akselin suuntaan ja projektiokeskuksena on origo, niin x' = x / ja y' = y / (ja ' = / = ). 3D katselu / 2 6

7 3D katselu / 3 Perspektiivi (jatkuu) Jos kuvataso on origossa (xy-taso) ja projektiokeskus etäisyyellä negatiivisella -akselilla: x' = *x / (+) = x/((/)+), y' = *y / (+) = y/((/)+), ja ' =. x x x' 3D katselu / 4 Perspektiivi (jatkuu) Yleisempi tapaus vp katselupiste prp katselupiste säilyy esim. näkyvyystarkasteluja varten p prp p p prp vp p vp ) (

Perspektiivi (jatkuu) Huom. jos halutaan säilyttää pisteien etäisyystieto (esim. piilopintatarkasteluja varten) niin, että suorat viivat säilyvät suorina ja näin ollen myös tasot tasoina, on -koorinaattia skaalattava: ' = a / ( - b), a,b mielivaltaisia. homogeenisia koorinaatteja käyttäen perspektiivin eellyttämä jakolasku voiaan siirtää toteutettavaksi myöhemmin, jolloin jakaja sijoitetaan skaalaustekijään w : x' = x, y' = y, ' =, w' = / +. homogeenisessa koorinaatistossa voiaan ns. ieaalipiste (so. äärettömän kaukana oleva piste, jossa yhensuuntaiset suorat yhtyvät) esittää äärellisillä luvuilla asettamalla w = ja ( x y ) = suorien suuntavektori. Helposti nähään, että tämä projisoituu perspektiivimuunnoksella kuvatasolle katoamispisteeksi. 3D katselu / 5 8