4x4 행렬 반전
4x4 매트릭스를 반전하는 방법에 대한 샘플 코드 구현을 찾고 있습니다. 나는 가우시안 엘레 미니 에이션, LU 분해 등이 있다는 것을 알고 있지만 자세히 보는 대신 나는 정말로 이것을 할 코드를 찾고 있습니다.
언어 이상적으로는 C ++에서 데이터는 cloumn-major 순서로 16 개의 float 배열로 제공됩니다.
감사합니다!
여기:
bool gluInvertMatrix(const double m[16], double invOut[16])
{
double inv[16], det;
int i;
inv[0] = m[5] * m[10] * m[15] -
m[5] * m[11] * m[14] -
m[9] * m[6] * m[15] +
m[9] * m[7] * m[14] +
m[13] * m[6] * m[11] -
m[13] * m[7] * m[10];
inv[4] = -m[4] * m[10] * m[15] +
m[4] * m[11] * m[14] +
m[8] * m[6] * m[15] -
m[8] * m[7] * m[14] -
m[12] * m[6] * m[11] +
m[12] * m[7] * m[10];
inv[8] = m[4] * m[9] * m[15] -
m[4] * m[11] * m[13] -
m[8] * m[5] * m[15] +
m[8] * m[7] * m[13] +
m[12] * m[5] * m[11] -
m[12] * m[7] * m[9];
inv[12] = -m[4] * m[9] * m[14] +
m[4] * m[10] * m[13] +
m[8] * m[5] * m[14] -
m[8] * m[6] * m[13] -
m[12] * m[5] * m[10] +
m[12] * m[6] * m[9];
inv[1] = -m[1] * m[10] * m[15] +
m[1] * m[11] * m[14] +
m[9] * m[2] * m[15] -
m[9] * m[3] * m[14] -
m[13] * m[2] * m[11] +
m[13] * m[3] * m[10];
inv[5] = m[0] * m[10] * m[15] -
m[0] * m[11] * m[14] -
m[8] * m[2] * m[15] +
m[8] * m[3] * m[14] +
m[12] * m[2] * m[11] -
m[12] * m[3] * m[10];
inv[9] = -m[0] * m[9] * m[15] +
m[0] * m[11] * m[13] +
m[8] * m[1] * m[15] -
m[8] * m[3] * m[13] -
m[12] * m[1] * m[11] +
m[12] * m[3] * m[9];
inv[13] = m[0] * m[9] * m[14] -
m[0] * m[10] * m[13] -
m[8] * m[1] * m[14] +
m[8] * m[2] * m[13] +
m[12] * m[1] * m[10] -
m[12] * m[2] * m[9];
inv[2] = m[1] * m[6] * m[15] -
m[1] * m[7] * m[14] -
m[5] * m[2] * m[15] +
m[5] * m[3] * m[14] +
m[13] * m[2] * m[7] -
m[13] * m[3] * m[6];
inv[6] = -m[0] * m[6] * m[15] +
m[0] * m[7] * m[14] +
m[4] * m[2] * m[15] -
m[4] * m[3] * m[14] -
m[12] * m[2] * m[7] +
m[12] * m[3] * m[6];
inv[10] = m[0] * m[5] * m[15] -
m[0] * m[7] * m[13] -
m[4] * m[1] * m[15] +
m[4] * m[3] * m[13] +
m[12] * m[1] * m[7] -
m[12] * m[3] * m[5];
inv[14] = -m[0] * m[5] * m[14] +
m[0] * m[6] * m[13] +
m[4] * m[1] * m[14] -
m[4] * m[2] * m[13] -
m[12] * m[1] * m[6] +
m[12] * m[2] * m[5];
inv[3] = -m[1] * m[6] * m[11] +
m[1] * m[7] * m[10] +
m[5] * m[2] * m[11] -
m[5] * m[3] * m[10] -
m[9] * m[2] * m[7] +
m[9] * m[3] * m[6];
inv[7] = m[0] * m[6] * m[11] -
m[0] * m[7] * m[10] -
m[4] * m[2] * m[11] +
m[4] * m[3] * m[10] +
m[8] * m[2] * m[7] -
m[8] * m[3] * m[6];
inv[11] = -m[0] * m[5] * m[11] +
m[0] * m[7] * m[9] +
m[4] * m[1] * m[11] -
m[4] * m[3] * m[9] -
m[8] * m[1] * m[7] +
m[8] * m[3] * m[5];
inv[15] = m[0] * m[5] * m[10] -
m[0] * m[6] * m[9] -
m[4] * m[1] * m[10] +
m[4] * m[2] * m[9] +
m[8] * m[1] * m[6] -
m[8] * m[2] * m[5];
det = m[0] * inv[0] + m[1] * inv[4] + m[2] * inv[8] + m[3] * inv[12];
if (det == 0)
return false;
det = 1.0 / det;
for (i = 0; i < 16; i++)
invOut[i] = inv[i] * det;
return true;
}
이것은 GLU 라이브러리의 MESA 구현 에서 해제되었습니다 .
더 많은 비용이 드는 코드와 "읽기 쉬운"코드를 찾는 사람이 있다면
var A2323 = m.m22 * m.m33 - m.m23 * m.m32 ;
var A1323 = m.m21 * m.m33 - m.m23 * m.m31 ;
var A1223 = m.m21 * m.m32 - m.m22 * m.m31 ;
var A0323 = m.m20 * m.m33 - m.m23 * m.m30 ;
var A0223 = m.m20 * m.m32 - m.m22 * m.m30 ;
var A0123 = m.m20 * m.m31 - m.m21 * m.m30 ;
var A2313 = m.m12 * m.m33 - m.m13 * m.m32 ;
var A1313 = m.m11 * m.m33 - m.m13 * m.m31 ;
var A1213 = m.m11 * m.m32 - m.m12 * m.m31 ;
var A2312 = m.m12 * m.m23 - m.m13 * m.m22 ;
var A1312 = m.m11 * m.m23 - m.m13 * m.m21 ;
var A1212 = m.m11 * m.m22 - m.m12 * m.m21 ;
var A0313 = m.m10 * m.m33 - m.m13 * m.m30 ;
var A0213 = m.m10 * m.m32 - m.m12 * m.m30 ;
var A0312 = m.m10 * m.m23 - m.m13 * m.m20 ;
var A0212 = m.m10 * m.m22 - m.m12 * m.m20 ;
var A0113 = m.m10 * m.m31 - m.m11 * m.m30 ;
var A0112 = m.m10 * m.m21 - m.m11 * m.m20 ;
var det = m.m00 * ( m.m11 * A2323 - m.m12 * A1323 + m.m13 * A1223 )
- m.m01 * ( m.m10 * A2323 - m.m12 * A0323 + m.m13 * A0223 )
+ m.m02 * ( m.m10 * A1323 - m.m11 * A0323 + m.m13 * A0123 )
- m.m03 * ( m.m10 * A1223 - m.m11 * A0223 + m.m12 * A0123 ) ;
det = 1 / det;
return new Matrix4x4() {
m00 = det * ( m.m11 * A2323 - m.m12 * A1323 + m.m13 * A1223 ),
m01 = det * - ( m.m01 * A2323 - m.m02 * A1323 + m.m03 * A1223 ),
m02 = det * ( m.m01 * A2313 - m.m02 * A1313 + m.m03 * A1213 ),
m03 = det * - ( m.m01 * A2312 - m.m02 * A1312 + m.m03 * A1212 ),
m10 = det * - ( m.m10 * A2323 - m.m12 * A0323 + m.m13 * A0223 ),
m11 = det * ( m.m00 * A2323 - m.m02 * A0323 + m.m03 * A0223 ),
m12 = det * - ( m.m00 * A2313 - m.m02 * A0313 + m.m03 * A0213 ),
m13 = det * ( m.m00 * A2312 - m.m02 * A0312 + m.m03 * A0212 ),
m20 = det * ( m.m10 * A1323 - m.m11 * A0323 + m.m13 * A0123 ),
m21 = det * - ( m.m00 * A1323 - m.m01 * A0323 + m.m03 * A0123 ),
m22 = det * ( m.m00 * A1313 - m.m01 * A0313 + m.m03 * A0113 ),
m23 = det * - ( m.m00 * A1312 - m.m01 * A0312 + m.m03 * A0112 ),
m30 = det * - ( m.m10 * A1223 - m.m11 * A0223 + m.m12 * A0123 ),
m31 = det * ( m.m00 * A1223 - m.m01 * A0223 + m.m02 * A0123 ),
m32 = det * - ( m.m00 * A1213 - m.m01 * A0213 + m.m02 * A0113 ),
m33 = det * ( m.m00 * A1212 - m.m01 * A0212 + m.m02 * A0112 ),
};
나는 코드를 작성하지 않지만 내 프로그램은 작성했다. 나는 N- 행렬의 행렬식과 역수를 계산하는 프로그램 을 만들기 위해 작은 프로그램 을 만들었다 .
과거에 한 번 5x5 행렬을 역전시키는 코드가 필요했기 때문에이 작업을 수행했지만 지구상의 아무도이 작업을 수행하지 않아서 만들었습니다.
여기 에서 프로그램에 대해 살펴보십시오 .
편집 : 행렬 레이아웃은 행 단위입니다 (즉 m01
, 첫 번째 행과 두 번째 열에 있음). 또한 언어는 C #이지만 C로 쉽게 변환 할 수 있어야합니다.
많은 기능을 가진 C ++ 매트릭스 라이브러리가 필요한 경우 Eigen 라이브러리 ( http://eigen.tuxfamily.org)를 참조하십시오.
저는 MESA 구현을 '롤업'했습니다 (또한 실제로 작동하는지 확인하기 위해 몇 가지 단위 테스트를 작성했습니다).
여기:
float invf(int i,int j,const float* m){
int o = 2+(j-i);
i += 4+o;
j += 4-o;
#define e(a,b) m[ ((j+b)%4)*4 + ((i+a)%4) ]
float inv =
+ e(+1,-1)*e(+0,+0)*e(-1,+1)
+ e(+1,+1)*e(+0,-1)*e(-1,+0)
+ e(-1,-1)*e(+1,+0)*e(+0,+1)
- e(-1,-1)*e(+0,+0)*e(+1,+1)
- e(-1,+1)*e(+0,-1)*e(+1,+0)
- e(+1,-1)*e(-1,+0)*e(+0,+1);
return (o%2)?inv : -inv;
#undef e
}
bool inverseMatrix4x4(const float *m, float *out)
{
float inv[16];
for(int i=0;i<4;i++)
for(int j=0;j<4;j++)
inv[j*4+i] = invf(i,j,m);
double D = 0;
for(int k=0;k<4;k++) D += m[k] * inv[k*4];
if (D == 0) return false;
D = 1.0 / D;
for (int i = 0; i < 16; i++)
out[i] = inv[i] * D;
return true;
}
나는 이것에 대해 약간 썼고 내 블로그에 긍정적 / 부정적 요인의 패턴을 표시합니다 .
@LiraNuna가 제안한대로, 많은 플랫폼에서 이러한 루틴의 하드웨어 가속 버전을 사용할 수 있으므로 읽기 쉽고 간결한 '백업 버전'을 갖게되어 기쁩니다.
참고 : 이것은 MESA 구현보다 3.5 배 느리거나 더 나빠질 수 있습니다. 요소의 패턴을 변경하여 일부 추가 등을 제거 할 수 있지만 가독성이 떨어지고 여전히 빠르지 않습니다.
GNU Scientific Library를 사용 하거나 그 안에서 코드를 찾아 볼 수 있습니다 .
편집 : 선형 대수 섹션 을 원하는 것 같습니다 .
다음은 작은 (단지 하나의 헤더) C ++ 벡터 수학 라이브러리입니다 (3D 프로그래밍에 적합). 그것을 사용한다면, OpenGL이 기대하는 것과 비교하여 메모리의 매트릭스 레이아웃이 반전된다는 것을 명심하십시오. 나는 그것을 알아내는 데 즐거운 시간을 보냈습니다.
MESA 구현을 확인하기 위해 @shoosh에서 영감을 받아 매트릭스 반전이 최근의 메사 릴리스에서 상당히 다르게 보인다는 것을 발견했습니다. 나는 그것들이 좋은 개선이라고 생각합니다. 다음은 Mesa-17.3.9 의 매트릭스 반전 코드입니다 .
/* Returns true for success, false for failure (singular matrix) */
bool DirectVolumeRenderer::_mesa_invert_matrix_general( GLfloat out[16], const GLfloat in[16] )
{
/**
* References an element of 4x4 matrix.
* Calculate the linear storage index of the element and references it.
*/
#define MAT(m,r,c) (m)[(c)*4+(r)]
/**
* Swaps the values of two floating point variables.
*/
#define SWAP_ROWS(a, b) { GLfloat *_tmp = a; (a)=(b); (b)=_tmp; }
const GLfloat *m = in;
GLfloat wtmp[4][8];
GLfloat m0, m1, m2, m3, s;
GLfloat *r0, *r1, *r2, *r3;
r0 = wtmp[0], r1 = wtmp[1], r2 = wtmp[2], r3 = wtmp[3];
r0[0] = MAT(m,0,0), r0[1] = MAT(m,0,1),
r0[2] = MAT(m,0,2), r0[3] = MAT(m,0,3),
r0[4] = 1.0, r0[5] = r0[6] = r0[7] = 0.0,
r1[0] = MAT(m,1,0), r1[1] = MAT(m,1,1),
r1[2] = MAT(m,1,2), r1[3] = MAT(m,1,3),
r1[5] = 1.0, r1[4] = r1[6] = r1[7] = 0.0,
r2[0] = MAT(m,2,0), r2[1] = MAT(m,2,1),
r2[2] = MAT(m,2,2), r2[3] = MAT(m,2,3),
r2[6] = 1.0, r2[4] = r2[5] = r2[7] = 0.0,
r3[0] = MAT(m,3,0), r3[1] = MAT(m,3,1),
r3[2] = MAT(m,3,2), r3[3] = MAT(m,3,3),
r3[7] = 1.0, r3[4] = r3[5] = r3[6] = 0.0;
/* choose pivot - or die */
if (fabsf(r3[0])>fabsf(r2[0])) SWAP_ROWS(r3, r2);
if (fabsf(r2[0])>fabsf(r1[0])) SWAP_ROWS(r2, r1);
if (fabsf(r1[0])>fabsf(r0[0])) SWAP_ROWS(r1, r0);
if (0.0F == r0[0])
return false;
/* eliminate first variable */
m1 = r1[0]/r0[0]; m2 = r2[0]/r0[0]; m3 = r3[0]/r0[0];
s = r0[1]; r1[1] -= m1 * s; r2[1] -= m2 * s; r3[1] -= m3 * s;
s = r0[2]; r1[2] -= m1 * s; r2[2] -= m2 * s; r3[2] -= m3 * s;
s = r0[3]; r1[3] -= m1 * s; r2[3] -= m2 * s; r3[3] -= m3 * s;
s = r0[4];
if (s != 0.0F) { r1[4] -= m1 * s; r2[4] -= m2 * s; r3[4] -= m3 * s; }
s = r0[5];
if (s != 0.0F) { r1[5] -= m1 * s; r2[5] -= m2 * s; r3[5] -= m3 * s; }
s = r0[6];
if (s != 0.0F) { r1[6] -= m1 * s; r2[6] -= m2 * s; r3[6] -= m3 * s; }
s = r0[7];
if (s != 0.0F) { r1[7] -= m1 * s; r2[7] -= m2 * s; r3[7] -= m3 * s; }
/* choose pivot - or die */
if (fabsf(r3[1])>fabsf(r2[1])) SWAP_ROWS(r3, r2);
if (fabsf(r2[1])>fabsf(r1[1])) SWAP_ROWS(r2, r1);
if (0.0F == r1[1])
return false;
/* eliminate second variable */
m2 = r2[1]/r1[1]; m3 = r3[1]/r1[1];
r2[2] -= m2 * r1[2]; r3[2] -= m3 * r1[2];
r2[3] -= m2 * r1[3]; r3[3] -= m3 * r1[3];
s = r1[4]; if (0.0F != s) { r2[4] -= m2 * s; r3[4] -= m3 * s; }
s = r1[5]; if (0.0F != s) { r2[5] -= m2 * s; r3[5] -= m3 * s; }
s = r1[6]; if (0.0F != s) { r2[6] -= m2 * s; r3[6] -= m3 * s; }
s = r1[7]; if (0.0F != s) { r2[7] -= m2 * s; r3[7] -= m3 * s; }
/* choose pivot - or die */
if (fabsf(r3[2])>fabsf(r2[2])) SWAP_ROWS(r3, r2);
if (0.0F == r2[2])
return false;
/* eliminate third variable */
m3 = r3[2]/r2[2];
r3[3] -= m3 * r2[3], r3[4] -= m3 * r2[4],
r3[5] -= m3 * r2[5], r3[6] -= m3 * r2[6],
r3[7] -= m3 * r2[7];
/* last check */
if (0.0F == r3[3])
return false;
s = 1.0F/r3[3]; /* now back substitute row 3 */
r3[4] *= s; r3[5] *= s; r3[6] *= s; r3[7] *= s;
m2 = r2[3]; /* now back substitute row 2 */
s = 1.0F/r2[2];
r2[4] = s * (r2[4] - r3[4] * m2), r2[5] = s * (r2[5] - r3[5] * m2),
r2[6] = s * (r2[6] - r3[6] * m2), r2[7] = s * (r2[7] - r3[7] * m2);
m1 = r1[3];
r1[4] -= r3[4] * m1, r1[5] -= r3[5] * m1,
r1[6] -= r3[6] * m1, r1[7] -= r3[7] * m1;
m0 = r0[3];
r0[4] -= r3[4] * m0, r0[5] -= r3[5] * m0,
r0[6] -= r3[6] * m0, r0[7] -= r3[7] * m0;
m1 = r1[2]; /* now back substitute row 1 */
s = 1.0F/r1[1];
r1[4] = s * (r1[4] - r2[4] * m1), r1[5] = s * (r1[5] - r2[5] * m1),
r1[6] = s * (r1[6] - r2[6] * m1), r1[7] = s * (r1[7] - r2[7] * m1);
m0 = r0[2];
r0[4] -= r2[4] * m0, r0[5] -= r2[5] * m0,
r0[6] -= r2[6] * m0, r0[7] -= r2[7] * m0;
m0 = r0[1]; /* now back substitute row 0 */
s = 1.0F/r0[0];
r0[4] = s * (r0[4] - r1[4] * m0), r0[5] = s * (r0[5] - r1[5] * m0),
r0[6] = s * (r0[6] - r1[6] * m0), r0[7] = s * (r0[7] - r1[7] * m0);
MAT(out,0,0) = r0[4]; MAT(out,0,1) = r0[5],
MAT(out,0,2) = r0[6]; MAT(out,0,3) = r0[7],
MAT(out,1,0) = r1[4]; MAT(out,1,1) = r1[5],
MAT(out,1,2) = r1[6]; MAT(out,1,3) = r1[7],
MAT(out,2,0) = r2[4]; MAT(out,2,1) = r2[5],
MAT(out,2,2) = r2[6]; MAT(out,2,3) = r2[7],
MAT(out,3,0) = r3[4]; MAT(out,3,1) = r3[5],
MAT(out,3,2) = r3[6]; MAT(out,3,3) = r3[7];
#undef SWAP_ROWS
#undef MAT
return true;
}
참고 : 메사 코드베이스에서이 코드를 찾을 수 있습니다 : mesa-17.3.9/src/mesa/math/m_matrix.c
.
이 블로그 에 따르면 더 빠르게 만들 수 있습니다 .
#define SUBP(i,j) input[i][j]
#define SUBQ(i,j) input[i][2+j]
#define SUBR(i,j) input[2+i][j]
#define SUBS(i,j) input[2+i][2+j]
#define OUTP(i,j) output[i][j]
#define OUTQ(i,j) output[i][2+j]
#define OUTR(i,j) output[2+i][j]
#define OUTS(i,j) output[2+i][2+j]
#define INVP(i,j) invP[i][j]
#define INVPQ(i,j) invPQ[i][j]
#define RINVP(i,j) RinvP[i][j]
#define INVPQ(i,j) invPQ[i][j]
#define RINVPQ(i,j) RinvPQ[i][j]
#define INVPQR(i,j) invPQR[i][j]
#define INVS(i,j) invS[i][j]
#define MULTI(MAT1, MAT2, MAT3) \
MAT3(0,0)=MAT1(0,0)*MAT2(0,0) + MAT1(0,1)*MAT2(1,0); \
MAT3(0,1)=MAT1(0,0)*MAT2(0,1) + MAT1(0,1)*MAT2(1,1); \
MAT3(1,0)=MAT1(1,0)*MAT2(0,0) + MAT1(1,1)*MAT2(1,0); \
MAT3(1,1)=MAT1(1,0)*MAT2(0,1) + MAT1(1,1)*MAT2(1,1);
#define INV(MAT1, MAT2) \
_det = 1.0 / (MAT1(0,0) * MAT1(1,1) - MAT1(0,1) * MAT1(1,0)); \
MAT2(0,0) = MAT1(1,1) * _det; \
MAT2(1,1) = MAT1(0,0) * _det; \
MAT2(0,1) = -MAT1(0,1) * _det; \
MAT2(1,0) = -MAT1(1,0) * _det; \
#define SUBTRACT(MAT1, MAT2, MAT3) \
MAT3(0,0)=MAT1(0,0) - MAT2(0,0); \
MAT3(0,1)=MAT1(0,1) - MAT2(0,1); \
MAT3(1,0)=MAT1(1,0) - MAT2(1,0); \
MAT3(1,1)=MAT1(1,1) - MAT2(1,1);
#define NEGATIVE(MAT) \
MAT(0,0)=-MAT(0,0); \
MAT(0,1)=-MAT(0,1); \
MAT(1,0)=-MAT(1,0); \
MAT(1,1)=-MAT(1,1);
void getInvertMatrix(complex<double> input[4][4], complex<double> output[4][4]) {
complex<double> _det;
complex<double> invP[2][2];
complex<double> invPQ[2][2];
complex<double> RinvP[2][2];
complex<double> RinvPQ[2][2];
complex<double> invPQR[2][2];
complex<double> invS[2][2];
INV(SUBP, INVP);
MULTI(SUBR, INVP, RINVP);
MULTI(INVP, SUBQ, INVPQ);
MULTI(RINVP, SUBQ, RINVPQ);
SUBTRACT(SUBS, RINVPQ, INVS);
INV(INVS, OUTS);
NEGATIVE(OUTS);
MULTI(OUTS, RINVP, OUTR);
MULTI(INVPQ, OUTS, OUTQ);
MULTI(INVPQ, OUTR, INVPQR);
SUBTRACT(INVP, INVPQR, OUTP);
}
P 는 가역적이지 않을 수 있으므로 완전한 구현 은 아니지만이 코드를 MESA 구현과 결합하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/1148309/inverting-a-4x4-matrix
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