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वहाँ तिरछा परिवर्तन मैट्रिक्स के साथ एक धुरी समन्वय, तिरछा कोण दिया गणना करने के लिए एक रास्ता है, के रूप में3 डी एक साथ तिरछा परिवर्तन मैट्रिक्स समन्वय अक्ष
वहाँ तिरछा परिवर्तन मैट्रिक्स के साथ एक धुरी समन्वय, तिरछा कोण दिया गणना करने के लिए एक रास्ता है, के रूप में3 डी एक साथ तिरछा परिवर्तन मैट्रिक्स समन्वय अक्ष
इस के लिए सबसे अधिक भाग के लिए काम करना चाहिए इस प्रकार है glMultMatrix का उपयोग कर एक परिवर्तन मैट्रिक्स के साथ एक वस्तु को बढ़ा, विशेष रूप से (मैट्रिक्स)
matrix1[] = {
1, 0, 0, 0,
tan(a), 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
matrix2[] = {
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
tan(a), 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
matrix3[] = {
1, tan(a), 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
matrix4[] = {
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, tan(a), 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
matrix5[] = {
1, 0, tan(a), 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
matrix6[] = {
1, 0, 0, 0,
0, 1, tan(a), 0,
0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1
};
specifi सीएस: 1) वाई अक्ष के सापेक्ष x के साथ skew, 2) जे अक्ष के सापेक्ष एक्स के साथ skew, 3) एक्स अक्ष के सापेक्ष y के साथ skew, 4) जे अक्ष के सापेक्ष y के साथ skew, 5) एक्स अक्ष के सापेक्ष ज़ेड के साथ skew, 6) y अक्ष के सापेक्ष जेड के साथ skew। आप देख सकते हैं कि यह मैट्रिक्स में 'तन (ए)' की नियुक्ति भी है, उदाहरण के लिए 1) ** जब आप मैट्रिक्स के साथ वेक्टर गुणा करते हैं, तो परिणाम का वाई घटक 'तन (ए)' - वेक्टर के एक्स घटक की मात्रा से प्रभावित। इसके बारे में सोचने का एक और तरीका यह है कि एक्स बड़ा हो जाता है, वाई परिणाम में और अधिक skew है। ** –