重心坐标：定义、公式与应用

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重心坐标（Barycentric Coordinates）在 CG 中尤为重要。 它们有一些功能，是 Möller-Trumbore 提出的下一个射线三角形相交算法的关键，该算法将在下一章中研究。 本章最后将讨论如何在 CG 中使用重心坐标。

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1、重心坐标的定义

图 1：重心坐标可以看作是子三角形 CAP（u）、ABP（v）和 BCP（w）在三角形 ABC 上的面积，这就是为什么它们也被称为面积坐标。

重心坐标可以用三个标量来表示位于三角形上的任意点的位置。 该点的位置包括三角形内的任意位置、三角形的任意三个边上的任意位置、或者三个三角形的顶点本身中的任意一个。 为了使用重心坐标计算该点的位置，我们使用以下方程（1）：

其中 A、B 和 C 是三角形的顶点，u、v和w是重心坐标，三个实数满足 u+v+w=1 。请注意，从其中两个坐标我们可以找到第三个坐标： w=1-u-v 。由此我们可以确定
u+v<=1（稍后我们将使用这个简单但重要的属性）。

方程 1 定义了点 P 在由顶点 A、B 和 C 形成的三角形平面上的位置。如果满足条件 0<=u, v , w <=1，则该点位于三角形 (A, B, C) 内。 如果任何一个坐标小于0或大于1，则该点位于三角形之外。 如果其中任何一个为零，则 P 位于连接三角形顶点的直线之一上。

你还可以简单地使用两个坐标（假设 u 和 v）来表示 点P 在由原点 (A) 和边 AB 和 AC 定义的二维坐标系中的坐标（非常类似于在正交坐标系中表示 2D 点） 由 x 轴和 y 轴定义的二维坐标系。在我们的例子中唯一的区别是 AB 和 AC 不一定正交，并且该坐标系的原点是 A)。 可以用方程 P=A+u*AB+v*AC定义三角形内的位置，其中 u>=0, v>=0， u+v<=1 。这个方程可以理解为:

从A开始，向AB方向移动一点，然后向AC方向移动一点，你就会找到P。

现在，如果建立这个方程，你可以写：

该方程与方程 1 类似，除了当 w=1-u-v 时，得到公式 P=w*A+u*B+v*C 而不是 P=u*A+v*B+w*C。

2、重心坐标的计算方法

重心坐标也称为面积坐标（Areal  Coordinates）。 尽管不太常用，但该术语表示坐标 u、v 和 w 与 P 定义的三个子三角形的面积、位于三角形上的点以及三角形的顶点（A、B、C）成正比。  这三个子三角形分别表示为 ABP、BCP 和 CAP（见图 1）。

这引出了用于计算重心坐标的公式：

在本课的其余部分中，我们将假设 u 使我们沿着边 AB 移动（如果 u=1 则 P=B），v 使我们沿着边 AC 移动（如果 v=1 则 P=C）。 这就是为什么我们会使用子三角形 CAP 的面积来计算 u，使用子三角形 ABP 的面积来计算 v。这是 CG 编程社区中大多数人遵循的约定如何使用重心坐标来插值顶点数据，你将有一个直观的示例（图 3）以更好地理解这一点。

图 2：为了计算三角形的面积，我们从计算平行四边形的公式开始（底乘以高度 H）。 为了计算 H，我们将向量AC的长度乘以 sin(theta)

计算三角形的面积很简单。 如果复制三角形并沿其最长边镜像它，你将得到一个平行四边形。 要计算平行四边形的面积，只需计算其底和边，然后将这两个数字乘以 sin(theta)， 其中theta是向量 AB 和 AC 所对的角度（图 2）。 为了创建平行四边形，我们使用了两个三角形，因此一个三角形的面积是平行四边形面积的一半。

有了这个，计算 u 和 v 就变得很容易，w 是根据 u 和 v 计算出来的，如前所述：

为了让事情变得更简单，我们可以利用以下事实以找到交点 P：子三角形 ABP、BCP 和 CAP 的面积与我们在上一章中计算的叉积的长度成正比。 这是叉积的性质之一：叉积的大小可以解释为平行四边形的面积。 因此，我们不需要显式计算前面的公式，其中包括了sin(theta)的计算。我们可以简单地使用：

请注意，在数学术语中，双杠符号 (|| ||) 表示“长度”（第 4 课）。 换句话说，我们需要计算叉积 (C-B)x(P-B) 产生的向量的长度。 我们知道如何计算两个向量的叉积和向量的长度，因此我们现在拥有计算交点的重心坐标所需的一切：

bool rayTriangleIntersect( const Vec3f &orig, const Vec3f &dir, const Vec3f &v0, const Vec3f &v1, const Vec3f &v2, float &t, float &u, float &v) { // compute the plane's normal Vec3f v0v1 = v1 - v0; Vec3f v0v2 = v2 - v0; // no need to normalize Vec3f N = v0v1.crossProduct(v0v2); // N float area = N.length() / 2; // area of the triangle ... // Step 2: inside-outside test Vec3f C; // vector perpendicular to triangle's plane // edge 0 ... // edge 1 Vec3f edge1 = v2 - v1; Vec3f vp1 = P - v1; C = edge1.crossProduct(vp1); u = (C.length() / 2) / area; if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side // edge 2 Vec3f edge2 = v0 - v2; Vec3f vp2 = P - v2; C = edge2.crossProduct(vp2); v = (C.length() / 2) / area; if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side; return true; // this ray hits the triangle }

平面法线不应标准化，因为我们使用向量的长度来计算三角形面积。

3、重心坐标在顶点数据插值中的应用

重心坐标在着色中最有用。 三角形是一个平坦的表面，我们可以将任何附加信息或数据（点、颜色、向量等）与其每个顶点相关联。 该信息通常称为顶点数据。 例如，假设你希望顶点 A 为红色，顶点 B 为绿色，顶点 C 为蓝色：

图 3：重心坐标可用于在命中点位置插入顶点数据。 例如，在本例中，我们使用顶点颜色计算 P 处的颜色。

如果交点与三角形的顶点之一重合，则交点处对象的颜色就是与该顶点关联的颜色。 够简单的。 问题是当光线与三角形在其他任何地方（无论是在边上还是在三角形内部）相交时会发生什么？ 如果使用重心坐标通过三角形顶点计算位于三角形上的点的位置，我们可以以相同的方式插入在三角形顶点定义的任何其他数据（例如颜色）。 换句话说，重心坐标用于在三角形表面上插入顶点数据（该技术可以应用于任何数据类型、浮点数、颜色等）。 该技术对于着色非常有用，例如在交点处插值法线。 对象的法线可以在每个面或顶点的基础上定义（我们所说的面法线或顶点法线）。 如果它们是按顶点定义的，我们可以使用这种插值技术来模拟三角形表面的平滑阴影，即使三角形“数学上”是平坦的（命中点处的法线是顶点法线的组合，因此如果顶点法线彼此不同，该插值的结果在三角形表面上不是恒定的）：

// vertex position Vec3f triVertex[3] = { 
  {-3,-3,5}, {0,3,5}, {3,-3,5}}; // vertex data Vec3f triColor[3] = { 
  {1,0,0}, {0,1,0}, {0,0,1}}; if (rayTriangleIntersect(...)) { // compute pixel color // col = w*col0 + u*col1 + v*col2 where w = 1-u-v Vec3f PhitColor = u * triColor[0] + v * triColor[1] + (1 - u - v) * triColor[2]; }

重心坐标也用于计算纹理坐标（我们将在纹理课程中研究这一点）。

4、优化重心坐标的计算

你会注意到，在我们到目前为止描述的算法版本中，我们使用 AB 和 AP 的叉积以及 CA 和 CP 的叉积来计算 u 和 v。但是如果查看代码你还会再次注意到，我们已经为内部-外部测试计算了这些叉积。 它们被用来计算P是在edge0 (ABxAP)和edge2 (CAxCP)的右侧还是左侧的结果。 当然，第一个优化包括重用这些值的结果。 另请注意（等式 2）：

不需要计算三角形面积，因为三角形 ABP 和三角形 ABC 之间的比率与平行四边形 ABP（是三角形 ABP 面积的两倍）和平行四边形 ABC（是三角形 ABP 面积的两倍）之间的比率相同，因此我们也可以避免除以 2。 代码变为：

bool rayTriangleIntersect( const Vec3f &orig, const Vec3f &dir, const Vec3f &v0, const Vec3f &v1, const Vec3f &v2, float &t, float &u, float &v) { // compute the plane's normal Vec3f v0v1 = v1 - v0; Vec3f v0v2 = v2 - v0; // no need to normalize Vec3f N = v0v1.crossProduct(v0v2); // N float area2 = N.length(); // Step 1: finding P // check if the ray and plane are parallel. float NdotRayDirection = N.dotProduct(dir); if (fabs(NdotRayDirection) < kEpsilon) // almost 0 return false; // they are parallel so they don't intersect! // compute d parameter using equation 2 float d = -N.dotProduct(v0); // compute t (equation 3) t = -(N.dotProduct(orig) + d) / NdotRayDirection; // check if the triangle is behind the ray if (t < 0) return false; // the triangle is behind // compute the intersection point using equation 1 Vec3f P = orig + t * dir; // Step 2: inside-outside test Vec3f C; // vector perpendicular to triangle's plane // edge 0 Vec3f edge0 = v1 - v0; Vec3f vp0 = P - v0; C = edge0.crossProduct(vp0); if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side // edge 1 Vec3f edge1 = v2 - v1; Vec3f vp1 = P - v1; C = edge1.crossProduct(vp1); u = C.length() / area2; if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side // edge 2 Vec3f edge2 = v0 - v2; Vec3f vp2 = P - v2; C = edge2.crossProduct(vp2); v = C.length() / area2; if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side; return true; // this ray hits the triangle }

最后，我们可以证明（方程3）：

首先注意N=ABxAC，因此上式可重写为：

我们现在需要证明这个方程是正确的。 请记住几何课程中，两个向量的点积向量可以解释为：

其中角度theta是两个向量 A 和 B 的夹角，||A|| 和||B|| 分别是向量 A 和 B 的长度。 我们还知道，当两个向量 A 和 B 共线（它们指向同一方向）时，对角为 0，因此cos(0)=1。  我们可以将分子重写为：

由于ABxAP=A并且ABxAC=N=B，那么：

在这种情况下，A 和 B 也是共线的，因为它们是由共面向量构造的。 最后，我们可以将结果替换为等式 3 中的分子和分母：

如果我们将A替换回ABxAP同时将B替换回ABxAC，就得到：

这是我们例程代码的最终版本，其中包括计算重心坐标的优化方法：

bool rayTriangleIntersect( const Vec3f &orig, const Vec3f &dir, const Vec3f &v0, const Vec3f &v1, const Vec3f &v2, float &t, float &u, float &v) { // compute the plane's normal Vec3f v0v1 = v1 - v0; Vec3f v0v2 = v2 - v0; // no need to normalize Vec3f N = v0v1.crossProduct(v0v2); // N float denom = N.dotProduct(N); // Step 1: finding P // check if the ray and plane are parallel. float NdotRayDirection = N.dotProduct(dir); if (fabs(NdotRayDirection) < kEpsilon) // almost 0 return false; // they are parallel so they don't intersect! // compute d parameter using equation 2 float d = -N.dotProduct(v0); // compute t (equation 3) t = -(N.dotProduct(orig) + d) / NdotRayDirection; // check if the triangle is behind the ray if (t < 0) return false; // the triangle is behind // compute the intersection point using equation 1 Vec3f P = orig + t * dir; // Step 2: inside-outside test Vec3f C; // vector perpendicular to triangle's plane // edge 0 Vec3f edge0 = v1 - v0; Vec3f vp0 = P - v0; C = edge0.crossProduct(vp0); if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side // edge 1 Vec3f edge1 = v2 - v1; Vec3f vp1 = P - v1; C = edge1.crossProduct(vp1); if ((u = N.dotProduct(C)) < 0) return false; // P is on the right side // edge 2 Vec3f edge2 = v0 - v2; Vec3f vp2 = P - v2; C = edge2.crossProduct(vp2); if ((v = N.dotProduct(C)) < 0) return false; // P is on the right side; u /= denom; v /= denom; return true; // this ray hits the triangle }

5、源代码

在这个版本的射线-三角形相交方法中，我们实现了第 3 章中描述的技术来计算命中点坐标，以及本章中描述的方法来计算相交点的重心坐标。 当射线击中三角形时，可以选择使用重心坐标插值三种颜色或直接可视化原始坐标（第 94/95 行）。

... constexpr float kEpsilon = 1e-8; inline float deg2rad(const float °) { return deg * M_PI / 180; } inline float clamp(const float &lo, const float &hi, const float &v) { return std::max(lo, std::min(hi, v)); } bool rayTriangleIntersect( const Vec3f &orig, const Vec3f &dir, const Vec3f &v0, const Vec3f &v1, const Vec3f &v2, float &t, float &u, float &v) { // compute the plane's normal Vec3f v0v1 = v1 - v0; Vec3f v0v2 = v2 - v0; // no need to normalize Vec3f N = v0v1.crossProduct(v0v2); // N float denom = N.dotProduct(N); // Step 1: finding P // check if the ray and plane are parallel. float NdotRayDirection = N.dotProduct(dir); if (fabs(NdotRayDirection) < kEpsilon) // almost 0 return false; // they are parallel so they don't intersect! // compute d parameter using equation 2 float d = -N.dotProduct(v0); // compute t (equation 3) t = -(N.dotProduct(orig) + d) / NdotRayDirection; // check if the triangle is behind the ray if (t < 0) return false; // the triangle is behind // compute the intersection point using equation 1 Vec3f P = orig + t * dir; // Step 2: inside-outside test Vec3f C; // vector perpendicular to triangle's plane // edge 0 Vec3f edge0 = v1 - v0; Vec3f vp0 = P - v0; C = edge0.crossProduct(vp0); if (N.dotProduct(C) < 0) return false; // P is on the right side // edge 1 Vec3f edge1 = v2 - v1; Vec3f vp1 = P - v1; C = edge1.crossProduct(vp1); if ((u = N.dotProduct(C)) < 0) return false; // P is on the right side // edge 2 Vec3f edge2 = v0 - v2; Vec3f vp2 = P - v2; C = edge2.crossProduct(vp2); if ((v = N.dotProduct(C)) < 0) return false; // P is on the right side; u /= denom; v /= denom; return true; // this ray hits the triangle } int main(int argc, char argv) { Vec3f v0(-1, -1, -5); Vec3f v1( 1, -1, -5); Vec3f v2( 0, 1, -5); const uint32_t width = 640; const uint32_t height = 480; Vec3f cols[3] = { 
  {0.6, 0.4, 0.1}, {0.1, 0.5, 0.3}, {0.1, 0.3, 0.7}}; Vec3f *framebuffer = new Vec3f[width * height]; Vec3f *pix = framebuffer; float fov = 51.52; float scale = tan(deg2rad(fov * 0.5)); float imageAspectRatio = width / (float)height; Vec3f orig(0); for (uint32_t j = 0; j < height; ++j) { for (uint32_t i = 0; i < width; ++i) { // compute primary ray float x = (2 * (i + 0.5) / (float)width - 1) * imageAspectRatio * scale; float y = (1 - 2 * (j + 0.5) / (float)height) * scale; Vec3f dir(x, y, -1); //cameraToWorld.multDirMatrix(Vec3f(x, y, -1), dir); dir.normalize(); float t, u, v; if (rayTriangleIntersect(orig, dir, v0, v1, v2, t, u, v)) { *pix = u * cols[0] + v * cols[1] + (1 - u - v) * cols[2]; //*pix = Vec3f(u, v, 1 - u - v); } pix++; } } // Save the result to a PPM image (keep these flags if you are on Windows) ... return 0; }

下图显示了程序的输出：

原文链接：重心坐标简明教程 – BimAnt