摘要:旋轉(zhuǎn)是可以理解為旋轉(zhuǎn)規(guī)律的縮放規(guī)律的斜切這里的意思是旋轉(zhuǎn)可以用縮放和斜切一起用來(lái)得到兩者聯(lián)系在于這個(gè)角度。
在寫(xiě)文章的開(kāi)始首先致謝張?chǎng)涡翊笊竦囊黄恼拢骸独斫釩SS3 transform中的Matrix(矩陣)》,因?yàn)檫@篇文章給了我很大的啟發(fā),雖然文章寫(xiě)得足夠清晰明了但是對(duì)于我這個(gè)不懂矩陣的人還是很難使用上matrix 這個(gè)高大上的玩意兒!如果你不懂矩陣也沒(méi)關(guān)系!
一、概念matrix其實(shí)是可以代替:偏移量(translate),縮放(scale),斜切(skew),旋轉(zhuǎn)(rotate),四大功能的,任意一個(gè)matrix樣式改變而來(lái)的形狀也都能通過(guò)以上四個(gè)功能實(shí)現(xiàn),它們是互通的。
二、理解假定matrix的六個(gè)參數(shù)用字母表示如下:transform: matrix(a,b,c,d,e,f);
e和f 代表著偏移量translate,x和y軸
a和d 代表著縮放比例scale,x 和y軸
b和c 代表著斜切skew(具體參數(shù)和角度關(guān)系為, b-->tanθ y軸 c-->tanθ x軸 ,我們具體操作的時(shí)候還是要使用小數(shù)的)
abcd 中的ad代表縮放(scale),bc代表者斜切(skew); abcd四個(gè)參數(shù)代表著旋轉(zhuǎn),這你可能難以理解,請(qǐng)繼續(xù)往下看。
旋轉(zhuǎn)是可以理解為, 旋轉(zhuǎn)=規(guī)律的縮放+規(guī)律的斜切 這里的意思是旋轉(zhuǎn)可以用縮放和斜切一起用來(lái)得到, 兩者聯(lián)系在于這個(gè)角度θ。具體如下:
matrix(cosθ,sinθ,-sinθ,cosθ,0,0)
然后你就知道了,為啥6個(gè)數(shù)能做到,translate,scale,skew,rotate了,因?yàn)橐粋€(gè)對(duì)應(yīng)兩個(gè)參數(shù), 原來(lái)最后一個(gè)rotate 被縮放和斜切給替代了(看到這里建議去看看實(shí)例中,如何用矩陣實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)的,還有斜切和縮放如何實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)。)
三、rotate占用了四個(gè)參數(shù),skew跟scale怎么辦理解矩陣變換
Matrix( a , b , c , d , e , f );
直接先旋轉(zhuǎn) 算出abcd的值,再算出skew對(duì)應(yīng)的bc,scale中的ad,然后加一起就可以實(shí)現(xiàn)矩陣實(shí)現(xiàn)多個(gè)變換了,別忘了正負(fù)符號(hào)
最后一個(gè)ef就是偏移量,多帶帶處理即可!這樣大家書(shū)寫(xiě)Matrix的六個(gè)參數(shù)就非常的簡(jiǎn)單的了。
Matrix(a1+a2 , b1+b2 , c1+c2 , d , f);
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摘要:每個(gè)線性函數(shù)使用矩陣描述,如將矩陣乘法用于上述坐標(biāo)系中的每個(gè)點(diǎn),一個(gè)變換就形成了可以在一行中進(jìn)行多次矩陣乘法進(jìn)行變換有了這種方法,就可以描述大部分常見(jiàn)的變換并因此可以將他們組合起來(lái),如旋轉(zhuǎn)縮放或拉伸。事實(shí)上,所有線性函數(shù)的變換都可以被描述。 問(wèn)題引入 1. .box1{ position: absolute; top: 0; left: 0; width...
摘要:每個(gè)線性函數(shù)使用矩陣描述,如將矩陣乘法用于上述坐標(biāo)系中的每個(gè)點(diǎn),一個(gè)變換就形成了可以在一行中進(jìn)行多次矩陣乘法進(jìn)行變換有了這種方法,就可以描述大部分常見(jiàn)的變換并因此可以將他們組合起來(lái),如旋轉(zhuǎn)縮放或拉伸。事實(shí)上,所有線性函數(shù)的變換都可以被描述。 問(wèn)題引入 1. .box1{ position: absolute; top: 0; left: 0; width...
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