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2016-07-24 23:14:42 +08:00
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CustomView/Advance/[9]Matrix_Basic.md
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@@ -101,7 +101,7 @@ Matrix 是一个矩阵，肯定会涉及到一些比较麻烦的理论知识，
### 1.齐次坐标系
* 作用: 方便区分坐标和向量，方便进行仿射变换。
* 摘要: 在数学中我们的点和向量都是这样表示的(x, y)，两者看起来一样，我们人可以根据上下文信息区分这是点还是向量，而计算机则无法区分，为此我们增加了一个标志位来让计算机也可以区分它们，增加时候看起来是这样: <br/>
* 摘要: 在数学中我们的点和向量都是这样表示的(x, y)，两者看起来一样，我们人可以根据上下文信息区分这是点还是向量，而计算机则无法区分，为此我们增加了一个标志位来让计算机也可以区分它们，增加之后看起来是这样: <br/>
**点(x : y : 1) － 向量(x : y : 0)**<br/>
你可能注意到了，我将分隔符换成了冒号，这是因为齐次坐标具有等比的性质，(2:3:1)、(4:6:2)...(2N,3N,N)表示的均是(2,3)这一个点。(**这也是为什么会产生将MPERSP_2解释为scale这一误解了**)