MANAGED-DIRECTX3D-入门教程

ManagedDirectX+C#开发（入门篇）1：在整理过程中，有些内容为从网上找的资料,部分为翻译国外文章，正所谓“天下文章一大抄，就看会抄不会抄。”，如果侵犯了你的个人权益，可同我联系；2：以前的开发环境为VS.NET20031.1+DirectX9.0。现在开发环境为VS2005,有些程序开发环境记不清了。但应不受影响。3：有些内容为GDI+所做，所有的范例都保存有源代码，但受限于网络情况，有些没有传上去，有需要的可以联系；4：由于才学疏浅，个人水平有限，希望大虾们批评指正；5：联系方式：mail:[e-mail]:50759188(加我时注明ManagedDirectX)第一章向量在这一部分中将介绍一些基本的数学知识，主要讨论的内容是向量、矩阵和变换，另外还有一些关于空间点、线、面、体的相关知识，如果你已经掌握了《线性代数》和《空间解析几何》这两门课程，读起来会很轻松，如果以前没接触过它们，也没有关系，只不过会感到有点吃力；在这里会结合D3DX类中相关的数学模型和有关函数结合程序介绍它们；在本部分中主要介绍四个方面的内容：（1）、向量的概念及三维概念；（2）、矩阵的概念及在DirectX10中的应用；（3）、如何在DirectX10生成线和面；（4）、三维数学运算公式及相关类。比如向量的点积、向量的叉积等；1：向量在三维欧氏空间直角坐标系中，用有向线段表示向量，我们知道，空间中两点决定一条直线段，如果把这两点的方向也包解在内，就成为有向线段，就是向量，可以看出，向量的两个属性是它的长度和顶点所指的方向。这样，就可以使用向量来模拟既有大小又有方向的物理模型；比如：在三维游戏中经常要出现粒子系统，可以使用向量来模拟粒子的速度和加速度；再比如：直线灯光不仅有灯光的位置，还有光线的方向，摄像机也有位置及视角。因此，向量为在三维空间中表示方向提供了方便；下图显示的都是空间向量；向量有大小有方向，但是和位置无关，长度和方向都相同但起始点位置不同的两个向量是相等的。现在看上面的图中，向量u和v是相等的。2：坐标系三维空间中，当固定了X轴方向和Y轴方向之后，Z轴方向可以朝里，也可以朝外，称为左手坐标系和右手坐标系；3：向量的表示因为向量与位置无关，因此可以通过平移使向量的起点和坐标系的原点重合。因此，一个向量的标准位置可以只用一个点来描述就可以了，比如说向量v（1，2，3），就是指起点为（0，0，0），终点为v（1，2，3）的有向线段；通常，使用一个字母来表示一个向量，大小写无关，另外，有时，只需要使用X，Y坐标而不使用Z坐标，比如对一个二维游戏来说，Z值有时是多余的，但有时对一个点来说，除了用X、Y、Z来表示它的位置之外，还需要一个数值来表示它的颜色、变换等信息。因此，在DirectX中，有二维、三维、四维向量。如2、3和4维向量分别是：u=(ux,uy),N=(Nx,Ny,Nz),c=(cx,cy,cz,cw)。4：单位向量只有1个单位长度的向量叫做单位向量。如果它们的方向恰好又在坐标轴上，称为单位基向量；它们被叫做i,j和k向量，分别沿着坐标系的x轴,y轴和z轴，并且有1的单位长：i=(1,0,0),j=(0,1,0),andk=(0,0,1)。在DirectX中，定义一个二维、三维、四维向量的类在Microsoft.DirectX命名空间中，分别为Vector2、Vector3、Vector45：示例下面代码定义一个二维向量，并绘出一条直线，在这里只写出相关代码，完整代码见源文件；privatevoidRender(){Vector2[]vecs=newVector2[2];vecs[0]=newVector2(300,300);device.Clear(ClearFlags.Target,System.Drawing.Color.White,1.0f,0);device.BeginScene();using(Linel=newLine(device)){l.Draw(vecs,Color.Red);}device.EndScene();device.Present();}执行结果如下：第二章向量的运算（1）1：向量相等几何学上，有同样方向和长度的两个向量相等。数学上，我们说有同样维数和分量的向量相等。例如：如果ux=vx,uy=vy,且uz=vz.那么(ux,uy,uz)=(vx,vy,vz)。在代码中我们能够用“==”判断两个向量相等。2：向量模长向量的大小是有向线段的长度。知道向量的分量，利用下面的公式就能计算出向量的大小。‖u‖表示向量u的长度。例如：计算向量u=(1,2,3)和v=(1,1)的大小。根据公式（1），我们得到：在DirectX中，向量的Length()方法可以得到向量模长，例如：Vector3vec=newVector3(1,2,3);MessageBox.Show(向量V（1，2，3）的模长为：\n+vec.Length().ToString());执行结果：另外一个有用的方法是Vector.LengthSq（），求得的是向量模长的平方，在实际中，它的用途可能超过Length();如果在一个程序中前面需求模长，后面又要对模长平方运算，用此方法就省去了许多计算，我们知道，开平方运算对计算机来说是其实是个痛苦的事情；3：向量单位化向量单位化就是让向量的大小等于1，叫作单位向量。能利用向量大小以及各个分量把一个向量单位化：比如，对于向量u=(1,2,3)和v=(1,1)。单位化方法如下首先，利用前面的求向量模长公式得到‖u‖=√14和‖v‖=√2,因此：以下代码是将向量单位化以后，看看向量的值及模长：Vector3vec=newVector3(1,2,3);vec.Normalize();stringdisString=向量V（1，2，3）单位化以后为：\n;disString+=V(+vec.X.ToString()+,+vec.Y.ToString()+,+vec.Z.ToString()+)\n;disString+=单位化以后的模长为：+vec.Length().ToString();MessageBox.Show(disString,向量的单位化);程序执行结果如下：4：向量相加能够通过分别把两个向量的各个分量相加得到向量之和，注意在相加之前必须保证它们有相同的维数。下面图中显示的是向量相加几何表示：以下代码显示两个向量的相加，并把相加后的结果显示出来：Vector3vec1=newVector3(1,2,3);Vector3vec2=newVector3(3,4,5);Vector3vec3=Vector3.Add(vec1,vec2);stringdisString=V(1,2,3)+V(3,4,5)：\n;disString+=V(+vec3.X.ToString()+,+vec3.Y.ToString()+,+vec3.Z.ToString()+)\n;MessageBox.Show(disString,向量的相加);执行结果如下：5：向量相减和加法类似，通过分别把两个向量的各个分量相减得到向量之差。图中显示的是几何学上的向量相减。以下代码显示两个向量的相减，并把相减后的结果显示出来：privatevoidVectorSubtract(){Vector3vec1=newVector3(1,2,3);Vector3vec2=newVector3(3,4,5);Vector3vec3=Vector3.Subtract(vec1,vec2);stringdisString=V(1,2,3)-V(3,4,5)：\n;disString+=V(+vec3.X.ToString()+,+vec3.Y.ToString()+,+vec3.Z.ToString()+)\n;MessageBox.Show(disString,向量的相减);}执行结果如下：6：向量的数乘用一个数与向量相乘，向量按比例变化。用负数去乘改变方向。以下代码计算向量的数乘：privatevoidVectorScale(){Vector3vec1=newVector3(1,2,3);Vector3vec3=Vector3.Scale(vec1,10);stringdisString=V(1,2,3)乘以10：\n;disString+=V(+vec3.X.ToString()+,+vec3.Y.ToString()+,+vec3.Z.ToString()+)\n;MessageBox.Show(disString,向量的数乘);}执行结果是：第二章向量的运算（2）7：向量的最大与最小值最大值是从两个向量X，Y，Z值中分别取出最大值组成一个新向量；最小值是从两个向量X，Y，Z值中分别取出最小值组成一个新向量；看以下代码：privatevoidVectorMax(){Vector3vec1=newVector3(6,2,3);Vector3vec2=newVector3(1,2,5);Vector3vec3=Vector3.Maximize(vec1,vec2);stringdisString=V(6,2,3)与V(1,2,5)最大值：\n;disString+=V(+vec3.X.ToString()+,+vec3.Y.ToString()+,+vec3.Z.ToString()+)\n;MessageBox.Show(disString,向量最大值);}执行结果为：8：求两个向量间的一个插值向量设有两个向量pLeft,pRight，得到的向量值计算公式为：pLeft+interpolater(pRight-pLeft).举例代码如下：privatevoidVectorLerp(){Vector3vec1=newVector3(6,2,3);Vector3vec2=newVector3(1,2,5);Vector3vec3=Vector3.Lerp(vec1,vec2,0.5f);stringdisString=V(6,2,3)与V(1,2,5)之间的一个插值向量：\n;disString+=V(+vec3.X.ToString()+,+vec3.Y.ToString()+,+vec3.Z.ToString()+)\n;MessageBox.Show(disString,插值向量);}执行结果：显然3.5=6+(1-6)*0.5；2=2+（2-2）*0.5；4=3+（5-3）*0.5；9：点积数学上定义点积是两个向量的乘积。按下面等式计算：点积有一个重要的定理称为余弦定律；u•v=|u||v|cosθ，表示两个向量的点积是它们的模长和夹角的余弦之积。因此，如果u和v都是单位向量，那么u•v就是它们夹角的余弦。一些点积有用的特性（1）u•v=0，那么u⊥v。（2）u•v0，那么两个向量的角度θ小于90度。（3）u•v0，那么两个向量的角度θ大于90度。比如以下求两个向量的点积示例：privatevoidVectorDot(){Vector3vec1=newVector3(6,2,3);Vector3vec2=newVector3(1,2,5);floatdotValue=Vector3.Dot(vec1,vec2);stringdisString=V(6,2,3)与V(1,2,5)的点积：\n+dotValue.ToString();MessageBox.Show(disString,向量点积);}执行结果如下：10：叉积通过把两个向量u和v相乘的到另一的向量p.把u和v两个向量通过十字相乘得到向量p，向量p垂直于u和v。也就是说向量p垂直于u并且垂直于v。计算公式是：也就是，得到后来的向量X，Y，Z值分别是：注意：向量p垂直于u和v所决定的平面，至于方向因左右手坐标系不同而不同；以下代码为在XOY平面内两个向量作叉积，最后返回的值垂直于XOY平面，也就是说平行于Z轴；privatevoidV