平面的坐标
一般类型 
线性/非线性(轴的刻度) 
维度:1D、2D、3D、... 
3D 的方向手性(右手坐标系 (RHS) 或左手坐标系 (LHS))[ 1]   
原点位置左上角原点坐标系(原点位于屏幕的左上角,x 和 y 向右和向下为正) 
左下角原点坐标系(原点位于窗口或客户端区域的左下角) 
中间 = 中心原点坐标系(0,0 坐标位于中间。x 从左到右增加。y 从下到上增加。)  
[ 2] 
笛卡尔坐标系(直角、正交) 
椭圆坐标系(曲线坐标) 
抛物线 
极坐标 
对数极坐标 
双极坐标 
规范化齐次坐标  计算机图形中的类型 
这两种类型之间的关系创建了新项目
像素[ 5]  
屏幕和整数坐标之间的映射(转换)[ 6] [ 7]  
裁剪 
光栅化 
地理空间坐标地理坐标系 (GCS) 
空间参考系统 (SRS) 或坐标参考系统 (CRS)  笛卡尔坐标系用于欧几里得几何。
笛卡尔坐标系
1D、2D、3D、... 
每个轴上的线性刻度(保持形状) 
坐标 元素
原点 (0,0) 及其位置 
单位 
方向 
宽度、高度 齐次坐标或射影坐标,由奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯于 1827 年引入,是射影几何中使用的一种坐标系。
有理贝塞尔曲线 - 在齐次坐标中定义的多项式曲线(蓝色)及其在平面上的投影 - 有理曲线(红色) 它们具有以下优点:
可以使用有限坐标表示包括无穷远点在内的点的坐标 
涉及齐次坐标的公式通常比它们的笛卡尔对应公式更简单、更对称 
齐次坐标具有广泛的应用,包括计算机图形和三维计算机视觉,它们允许仿射变换以及一般来说射影变换很容易用矩阵表示 
使用规范化的齐次坐标避免了有理函数迭代中的溢出和下溢错误 迭代  在齐次坐标中,二维平面上的一个点是一个三元组(一个由 3 个数字组成的有限有序列表(序列))[ 8]     x  ,  y  ,  w      {\displaystyle x,y,w}     
从齐次坐标     (  x  ,  y  ,  w  )      {\displaystyle (x,y,w)}         (  x  ,  y  )      {\displaystyle (x,y)}         x      {\displaystyle x}         y      {\displaystyle y}         w      {\displaystyle w}     [ 9] 
  
    
      
        ( 
        
          
            x 
            w 
           
         
        , 
        
          
            y 
            w 
           
         
        ) 
       
     
    {\displaystyle ({\frac {x}{w}},{\frac {y}{w}})} 
   
     (  x  ,  y  )      {\displaystyle (x,y)}     
  
    
      
        ( 
        x 
        , 
        y 
        , 
        1 
        ) 
       
     
    {\displaystyle (x,y,1)} 
   
 
二维卷积动画 在数学中,对数极坐标 (或对数极坐标 )是二维坐标系,其中点由两个数字标识
对数极坐标与极坐标密切相关,极坐标通常用于描述具有某种旋转对称性的平面域。在诸如调和分析和复分析的领域中,对数极坐标比极坐标更规范。另请参阅 指数映射  
平面上的对数极坐标 由一对实数 (ρ,θ) 组成,其中 ρ 是给定点与原点之间距离的对数,θ 是参考线(x  轴)与过原点和该点的直线之间的角度。角度坐标与极坐标相同,而半径坐标根据以下规则进行变换
    r  =   e   ρ          {\displaystyle r=e^{\rho }}     其中     r      {\displaystyle r}     
对数极坐标映射 :从笛卡尔空间 (x,y) 到极坐标空间或 (ρ,θ) 空间的近似映射[ 10] 
  
    
      
        x 
        , 
        y 
        → 
        ρ 
        , 
        θ 
        → 
        l 
        o 
        g 
        ( 
        ρ 
        ) 
        , 
        θ 
       
     
    {\displaystyle x,y\to \rho ,\theta \to log(\rho ),\theta } 
   
 
  
    
      
        ρ 
        = 
        
          
            ( 
            x 
            − 
            
              x 
              
                c 
               
             
            
              ) 
              
                2 
               
             
            + 
            ( 
            y 
            − 
            
              y 
              
                c 
               
             
            
              ) 
              
                2 
               
             
           
         
       
     
    {\displaystyle \rho ={\sqrt {(x-x_{c})^{2}+(y-y_{c})^{2}}}} 
   
 
  
    
      
        θ 
        = 
        
          
            
              y 
              − 
              
                y 
                
                  c 
                 
               
             
            
              x 
              − 
              
                x 
                
                  c 
                 
               
             
           
         
       
     
    {\displaystyle \theta ={\frac {y-y_{c}}{x-x_{c}}}} 
   
 其中
其中     ρ      {\displaystyle \rho }         (   x   c      ,   y   c      )      {\displaystyle (x_{c},y_{c})}      
    θ      {\displaystyle \theta }     早在 1970 年代末,离散螺旋坐标系的应用已出现在图像分析(图像配准)中。用这种坐标系而不是笛卡尔坐标系来表示图像,在旋转或放大图像时具有计算优势。此外,人眼视网膜中的光感受器分布方式与螺旋坐标系非常相似。[ 11] 
对数极坐标还可以用于构建拉东变换及其逆变换的快速方法。[ 12] 
为了用数值方法求解一个域中的偏微分方程,必须在这个域中引入一个离散的坐标系。如果这个域具有旋转对称性,并且您想要一个由矩形组成的网格,那么极坐标是一个糟糕的选择,因为它在圆心处会产生三角形而不是矩形。
然而,可以通过以下方式引入对数极坐标来解决这个问题
将平面分成边长为 2    π      {\displaystyle \pi }     n  的正方形网格,其中 n  是一个正整数 
使用复指数函数在平面上创建对数极坐标网格。然后,左半平面被映射到单位圆盘上,半径的数量等于 n 。更重要的是,可以将这些正方形的对角线映射到单位圆盘上,这将在单位圆盘中产生一个由螺旋线组成的离散坐标系,请参阅右侧的图形。 图像中的坐标值始终为正[ 13]  
原点 = 点 (90, 0) 位于屏幕的左上角 
坐标是整数值 
屏幕上的坐标系是左手系的,即 x 坐标从左到右增加,y 坐标从上到下增加。 栅格 2D 图形
// from screen to world coordinate ; linear mapping 
// uses global cons 
double   GiveZx   ( int   ix ) 
{ 
   return   ( ZxMin   +   ix   *   PixelWidth ); 
} 
// uses globaal cons 
double   GiveZy   ( int   iy ) 
{ 
   return   ( ZyMax   -   iy   *   PixelHeight ); 
} 				 // reverse y axis 
complex   double   GiveZ   ( int   ix ,   int   iy ) 
{ 
   double   Zx   =   GiveZx   ( ix ); 
   double   Zy   =   GiveZy   ( iy ); 
   return   Zx   +   Zy   *   I ; 
} 
   // modified code using center and radius to scan the plane  
   int   height   =   720 ; 
   int   width   =   1280 ; 
   double   dWidth ; 
   double   dRadius   =   1.5 ; 
   double   complex   center =   -0.75 * I ; 
   double   complex   c ; 
   int   i , j ; 
   double   width2 ;   // = width/2.0 
   double   height2 ;   // = height/2.0 
   
   width2   =   width   / 2.0 ; 
   height2   =   height / 2.0 ; 
complex   double   coordinate ( int   i ,   int   j ,   int   width ,   int   height ,   complex   double   center ,   double   radius )   { 
   double   x   =   ( i   -   width   / 2.0 )   /   ( height / 2.0 ); 
   double   y   =   ( j   -   height / 2.0 )   /   ( height / 2.0 ); 
   complex   double   c   =   center   +   radius   *   ( x   -   I   *   y ); 
   return   c ; 
} 
for   (   j   =   0 ;   j   <   height ;   ++ j )   { 
     for   (   i   =   0 ;   i   <   width ;   ++ i )   { 
       c   =   coordinate ( i ,   j ,   width ,   height ,   center ,   dRadius ); 
       // do smth  
        } 
      } 
  
  double   pixel_spacing   =   radius   /   ( height   /   2.0 ); 
  complex   double   c   =   center   +   pixel_spacing   *   ( x - width / 2.0   +   I   *   ( y - height / 2.0 )); 
另请参阅
通常,存在许多不同的坐标系来描述几何图形。不同系统之间的关系由坐标变换 描述,该变换给出了一个系统中的坐标关于另一个系统中的坐标的公式。例如,在平面上,如果笛卡尔坐标 (x , y ) 和极坐标 (r , θ ) 具有相同的原点,并且极轴是正的 x  轴,则从极坐标到笛卡尔坐标的坐标变换由 x  = r  cosθ  和 y  = r  sinθ  给出。
对于空间到自身的每个双射,都可以关联两个坐标变换
使得每个点的像的新坐标与原始点的老坐标相同(映射的公式是坐标变换的逆公式) 
使得每个点的像的老坐标与原始点的新坐标相同(映射的公式与坐标变换的公式相同) 例如,在 1D 中,如果映射是向右平移 3,则第一个将原点从 0 移动到 3,使得每个点的坐标减少 3,而第二个将原点从 0 移动到 -3,使得每个点的坐标增加 3。以下是使用最广泛的一些坐标变换的列表。
设 (x , y ) 为标准笛卡尔坐标,(r , θ ) 为标准极坐标。
        x     =  r  cos    θ        y     =  r  sin    θ           ∂  (  x  ,  y  )     ∂  (  r  ,  θ  )           =    [     cos    θ     −  r  sin    θ        sin    θ     r  cos    θ        ]             Jacobian    =  det     ∂  (  x  ,  y  )     ∂  (  r  ,  θ  )           =  r              {\displaystyle {\begin{aligned}x&=r\cos \theta \\y&=r\sin \theta \\[5pt]{\frac {\partial (x,y)}{\partial (r,\theta )}}&={\begin{bmatrix}\cos \theta &-r\sin \theta \\\sin \theta &r\cos \theta \end{bmatrix}}\\[5pt]{\text{Jacobian}}=\det {\frac {\partial (x,y)}{\partial (r,\theta )}}&=r\end{aligned}}}     从笛卡尔坐标到对数极坐标的变换公式由下式给出
      {     ρ  =  ln     (     x   2      +   y   2          )    ,        θ  =  atan2    (  y  ,  x  )  .                {\displaystyle {\begin{cases}\rho =\ln \left({\sqrt {x^{2}+y^{2}}}\right),\\\theta =\operatorname {atan2} (y,\,x).\end{cases}}}     从对数极坐标到笛卡尔坐标的变换公式为
      {     x  =   e   ρ      cos    θ  ,        y  =   e   ρ      sin    θ  .                {\displaystyle {\begin{cases}x=e^{\rho }\cos \theta ,\\y=e^{\rho }\sin \theta .\end{cases}}}     使用复数 (x , y ) = x  + iy ,后一种变换可以写成
    x  +  i  y  =   e   ρ  +  i  θ          {\displaystyle x+iy=e^{\rho +i\theta }}     即复指数函数。
由此可以得出,谐波分析和复分析中的基本方程将与笛卡尔坐标系中的形式相同。这在极坐标系中是不成立的。
        x     =   e   ρ      cos    θ  ,        y     =   e   ρ      sin    θ  .              {\displaystyle {\begin{aligned}x&=e^{\rho }\cos \theta ,\\y&=e^{\rho }\sin \theta .\end{aligned}}}     使用复数     (  x  ,  y  )  =  x  +  i   y  ′        {\displaystyle (x,y)=x+iy'}     
    x  +  i  y  =   e   ρ  +  i  θ          {\displaystyle x+iy=e^{\rho +i\theta }}     也就是说,它是用复指数函数给出的。
        x     =  a     sinh    τ     cosh    τ  −  cos    σ              y     =  a     sin    σ     cosh    τ  −  cos    σ                    {\displaystyle {\begin{aligned}x&=a{\frac {\sinh \tau }{\cosh \tau -\cos \sigma }}\\y&=a{\frac {\sin \sigma }{\cosh \tau -\cos \sigma }}\end{aligned}}}             x     =    1   4  c         (    r   1     2      −   r   2     2        )          y     =  ±    1   4  c          16   c   2       r   1     2      −  (   r   1     2      −   r   2     2      +  4   c   2       )   2                      {\displaystyle {\begin{aligned}x&={\frac {1}{4c}}\left(r_{1}^{2}-r_{2}^{2}\right)\\y&=\pm {\frac {1}{4c}}{\sqrt {16c^{2}r_{1}^{2}-(r_{1}^{2}-r_{2}^{2}+4c^{2})^{2}}}\end{aligned}}}             x     =  ∫  cos     [   ∫  κ  (  s  )  d  s    ]    d  s        y     =  ∫  sin     [   ∫  κ  (  s  )  d  s    ]    d  s              {\displaystyle {\begin{aligned}x&=\int \cos \left[\int \kappa (s)\,ds\right]ds\\y&=\int \sin \left[\int \kappa (s)\,ds\right]ds\end{aligned}}}             r     =     x   2      +   y   2                 θ  ′       =  arctan     |    y  x      |                {\displaystyle {\begin{aligned}r&={\sqrt {x^{2}+y^{2}}}\\\theta '&=\arctan \left|{\frac {y}{x}}\right|\end{aligned}}}     注意:求解      θ  ′        {\displaystyle \theta '}         0  <  θ  <    π  2          {\textstyle 0<\theta <{\frac {\pi }{2}}}         θ      {\displaystyle \theta }         θ      {\displaystyle \theta }         θ      {\displaystyle \theta }     
对于      θ  ′        {\displaystyle \theta '}         θ  =   θ  ′        {\displaystyle \theta =\theta '}      
对于      θ  ′        {\displaystyle \theta '}         θ  =  π  −   θ  ′        {\displaystyle \theta =\pi -\theta '}      
对于      θ  ′        {\displaystyle \theta '}         θ  =  π  +   θ  ′        {\displaystyle \theta =\pi +\theta '}      
对于      θ  ′        {\displaystyle \theta '}         θ  =  2  π  −   θ  ′        {\displaystyle \theta =2\pi -\theta '}      必须用这种方式求解     θ      {\displaystyle \theta }         θ      {\displaystyle \theta }         tan    θ      {\displaystyle \tan \theta }         −    π  2      <  θ  <  +    π  2          {\textstyle -{\frac {\pi }{2}}<\theta <+{\frac {\pi }{2}}}         π      {\displaystyle \pi }     
注意,也可以使用
        r     =     x   2      +   y   2                 θ  ′       =  2  arctan      y   x  +  r                    {\displaystyle {\begin{aligned}r&={\sqrt {x^{2}+y^{2}}}\\\theta '&=2\arctan {\frac {y}{x+r}}\end{aligned}}}             r     =       r   1     2      +   r   2     2      −  2   c   2        2              θ     =  arctan     [       8   c   2      (   r   1     2      +   r   2     2      −  2   c   2      )      r   1     2      −   r   2     2            −  1      ]                {\displaystyle {\begin{aligned}r&={\sqrt {\frac {r_{1}^{2}+r_{2}^{2}-2c^{2}}{2}}}\\\theta &=\arctan \left[{\sqrt {{\frac {8c^{2}(r_{1}^{2}+r_{2}^{2}-2c^{2})}{r_{1}^{2}-r_{2}^{2}}}-1}}\right]\end{aligned}}}     其中,2c  表示两极之间的距离。
        ρ     =  log       x   2      +   y   2          ,        θ     =  arctan      y  x      .              {\displaystyle {\begin{aligned}\rho &=\log {\sqrt {x^{2}+y^{2}}},\\\theta &=\arctan {\frac {y}{x}}.\end{aligned}}}             κ     =      x  ′     y  ″    −   y  ′     x  ″       (     x  ′       2      +     y  ′       2       )    3  2                    s     =   ∫   a     t           x  ′       2      +     y  ′       2          d  t              {\displaystyle {\begin{aligned}\kappa &={\frac {x'y''-y'x''}{({x'}^{2}+{y'}^{2})^{\frac {3}{2}}}}\\s&=\int _{a}^{t}{\sqrt {{x'}^{2}+{y'}^{2}}}\,dt\end{aligned}}}             κ     =      r   2      +  2     r  ′       2      −  r   r  ″       (   r   2      +     r  ′       2       )    3  2                    s     =   ∫   a     φ         r   2      +     r  ′       2          d  φ              {\displaystyle {\begin{aligned}\kappa &={\frac {r^{2}+2{r'}^{2}-rr''}{(r^{2}+{r'}^{2})^{\frac {3}{2}}}}\\s&=\int _{a}^{\varphi }{\sqrt {r^{2}+{r'}^{2}}}\,d\varphi \end{aligned}}}     设 (x, y, z) 为标准笛卡尔坐标,(ρ, θ, φ) 为 球面坐标 ,其中 θ 为从 +Z 轴测量的角度(如 [1] ,参见 球面坐标  中的约定)。由于 φ 的范围为 360°,因此在取 φ 的反正切时,与极坐标(二维)坐标系中的情况相同。θ 的范围为 180°,从 0° 到 180°,在从反余弦计算时不会出现任何问题,但在取反正切时要小心。
如果在另一种定义中,选择 θ  从 −90° 到 +90°,与先前定义的方向相反,则可以从反正弦唯一地找到它,但要小心反余切。在这种情况下,下面所有公式中 θ  中的所有参数都应该交换正弦和余弦,并且作为导数也应该交换加号和减号。
所有除以零的结果都是沿一个主轴方向的特殊情况,实际上最容易通过观察解决。
        x     =  ρ  sin    θ  cos    φ        y     =  ρ  sin    θ  sin    φ        z     =  ρ  cos    θ           ∂  (  x  ,  y  ,  z  )     ∂  (  ρ  ,  θ  ,  φ  )           =    (     sin    θ  cos    φ     ρ  cos    θ  cos    φ     −  ρ  sin    θ  sin    φ        sin    θ  sin    φ     ρ  cos    θ  sin    φ     ρ  sin    θ  cos    φ        cos    θ     −  ρ  sin    θ     0        )                  {\displaystyle {\begin{aligned}x&=\rho \,\sin \theta \,\cos \varphi \\y&=\rho \,\sin \theta \,\sin \varphi \\z&=\rho \,\cos \theta \\{\frac {\partial (x,y,z)}{\partial (\rho ,\theta ,\varphi )}}&={\begin{pmatrix}\sin \theta \cos \varphi &\rho \cos \theta \cos \varphi &-\rho \sin \theta \sin \varphi \\\sin \theta \sin \varphi &\rho \cos \theta \sin \varphi &\rho \sin \theta \cos \varphi \\\cos \theta &-\rho \sin \theta &0\end{pmatrix}}\end{aligned}}}     因此体积元
    d  x  d  y  d  z  =  det     ∂  (  x  ,  y  ,  z  )     ∂  (  ρ  ,  θ  ,  φ  )        d  ρ  d  θ  d  φ  =   ρ   2      sin    θ  d  ρ  d  θ  d  φ      {\displaystyle dx\;dy\;dz=\det {\frac {\partial (x,y,z)}{\partial (\rho ,\theta ,\varphi )}}d\rho \;d\theta \;d\varphi =\rho ^{2}\sin \theta \;d\rho \;d\theta \;d\varphi }             x     =  r  cos    θ        y     =  r  sin    θ        z     =  z           ∂  (  x  ,  y  ,  z  )     ∂  (  r  ,  θ  ,  z  )           =    (     cos    θ     −  r  sin    θ     0        sin    θ     r  cos    θ     0        0     0     1        )                  {\displaystyle {\begin{aligned}x&=r\,\cos \theta \\y&=r\,\sin \theta \\z&=z\,\\{\frac {\partial (x,y,z)}{\partial (r,\theta ,z)}}&={\begin{pmatrix}\cos \theta &-r\sin \theta &0\\\sin \theta &r\cos \theta &0\\0&0&1\end{pmatrix}}\end{aligned}}}     因此体积元
    d  V  =  d  x  d  y  d  z  =  det     ∂  (  x  ,  y  ,  z  )     ∂  (  r  ,  θ  ,  z  )        d  r  d  θ  d  z  =  r  d  r  d  θ  d  z      {\displaystyle dV=dx\;dy\;dz=\det {\frac {\partial (x,y,z)}{\partial (r,\theta ,z)}}dr\;d\theta \;dz=r\;dr\;d\theta \;dz}             ρ     =     x   2      +   y   2      +   z   2                θ     =  arctan     (      x   2      +   y   2        z      )    =  arccos     (    z    x   2      +   y   2      +   z   2            )          φ     =  arctan     (    y  x      )    =  arccos     (    x    x   2      +   y   2            )    =  arcsin     (    y    x   2      +   y   2            )             ∂   (   ρ  ,  θ  ,  φ    )       ∂   (   x  ,  y  ,  z    )             =    (       x  ρ           y  ρ           z  ρ               x  z      ρ   2         x   2      +   y   2                      y  z      ρ   2         x   2      +   y   2                   −      x   2      +   y   2         ρ   2                   −  y      x   2      +   y   2                 x    x   2      +   y   2               0        )                  {\displaystyle {\begin{aligned}\rho &={\sqrt {x^{2}+y^{2}+z^{2}}}\\\theta &=\arctan \left({\frac {\sqrt {x^{2}+y^{2}}}{z}}\right)=\arccos \left({\frac {z}{\sqrt {x^{2}+y^{2}+z^{2}}}}\right)\\\varphi &=\arctan \left({\frac {y}{x}}\right)=\arccos \left({\frac {x}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}\right)=\arcsin \left({\frac {y}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}\right)\\{\frac {\partial \left(\rho ,\theta ,\varphi \right)}{\partial \left(x,y,z\right)}}&={\begin{pmatrix}{\frac {x}{\rho }}&{\frac {y}{\rho }}&{\frac {z}{\rho }}\\{\frac {xz}{\rho ^{2}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}}&{\frac {yz}{\rho ^{2}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}}&-{\frac {\sqrt {x^{2}+y^{2}}}{\rho ^{2}}}\\{\frac {-y}{x^{2}+y^{2}}}&{\frac {x}{x^{2}+y^{2}}}&0\\\end{pmatrix}}\end{aligned}}}     另请参阅有关atan2 的文章,了解如何优雅地处理一些边缘情况。
因此对于元素
    d  ρ     d  θ     d  φ  =  det     ∂  (  ρ  ,  θ  ,  φ  )     ∂  (  x  ,  y  ,  z  )        d  x     d  y     d  z  =    1      x   2      +   y   2             x   2      +   y   2      +   z   2                d  x     d  y     d  z      {\displaystyle d\rho \ d\theta \ d\varphi =\det {\frac {\partial (\rho ,\theta ,\varphi )}{\partial (x,y,z)}}dx\ dy\ dz={\frac {1}{{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}{\sqrt {x^{2}+y^{2}+z^{2}}}}}dx\ dy\ dz}             ρ     =     r   2      +   h   2                θ     =  arctan      r  h            φ     =  φ           ∂  (  ρ  ,  θ  ,  φ  )     ∂  (  r  ,  h  ,  φ  )           =    (       r    r   2      +   h   2                 h    r   2      +   h   2               0          h    r   2      +   h   2                  −  r      r   2      +   h   2               0        0     0     1        )            det     ∂  (  ρ  ,  θ  ,  φ  )     ∂  (  r  ,  h  ,  φ  )           =    1    r   2      +   h   2                        {\displaystyle {\begin{aligned}\rho &={\sqrt {r^{2}+h^{2}}}\\\theta &=\arctan {\frac {r}{h}}\\\varphi &=\varphi \\{\frac {\partial (\rho ,\theta ,\varphi )}{\partial (r,h,\varphi )}}&={\begin{pmatrix}{\frac {r}{\sqrt {r^{2}+h^{2}}}}&{\frac {h}{\sqrt {r^{2}+h^{2}}}}&0\\{\frac {h}{r^{2}+h^{2}}}&{\frac {-r}{r^{2}+h^{2}}}&0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}\\\det {\frac {\partial (\rho ,\theta ,\varphi )}{\partial (r,h,\varphi )}}&={\frac {1}{\sqrt {r^{2}+h^{2}}}}\end{aligned}}}             r     =     x   2      +   y   2                θ     =  arctan      (    y  x      )            z     =  z              {\displaystyle {\begin{aligned}r&={\sqrt {x^{2}+y^{2}}}\\\theta &=\arctan {\left({\frac {y}{x}}\right)}\\z&=z\quad \end{aligned}}}            ∂  (  r  ,  θ  ,  h  )     ∂  (  x  ,  y  ,  z  )        =    (       x    x   2      +   y   2                 y    x   2      +   y   2               0           −  y      x   2      +   y   2                 x    x   2      +   y   2               0        0     0     1        )          {\displaystyle {\frac {\partial (r,\theta ,h)}{\partial (x,y,z)}}={\begin{pmatrix}{\frac {x}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}&{\frac {y}{\sqrt {x^{2}+y^{2}}}}&0\\{\frac {-y}{x^{2}+y^{2}}}&{\frac {x}{x^{2}+y^{2}}}&0\\0&0&1\end{pmatrix}}}             r     =  ρ  sin    φ        h     =  ρ  cos    φ        θ     =  θ           ∂  (  r  ,  h  ,  θ  )     ∂  (  ρ  ,  φ  ,  θ  )           =    (     sin    φ     ρ  cos    φ     0        cos    φ     −  ρ  sin    φ     0        0     0     1        )            det     ∂  (  r  ,  h  ,  θ  )     ∂  (  ρ  ,  φ  ,  θ  )           =  −  ρ              {\displaystyle {\begin{aligned}r&=\rho \sin \varphi \\h&=\rho \cos \varphi \\\theta &=\theta \\{\frac {\partial (r,h,\theta )}{\partial (\rho ,\varphi ,\theta )}}&={\begin{pmatrix}\sin \varphi &\rho \cos \varphi &0\\\cos \varphi &-\rho \sin \varphi &0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}\\\det {\frac {\partial (r,h,\theta )}{\partial (\rho ,\varphi ,\theta )}}&=-\rho \end{aligned}}}             s     =   ∫   0     t           x  ′       2      +     y  ′       2      +     z  ′       2          d  t        κ     =     (   z  ″     y  ′    −   y  ″     z  ′     )   2      +  (   x  ″     z  ′    −   z  ″     x  ′     )   2      +  (   y  ″     x  ′    −   x  ″     y  ′     )   2         (     x  ′       2      +     y  ′       2      +     z  ′       2       )    3  2                    τ     =      x  ‴    (   y  ′     z  ″    −   y  ″     z  ′    )  +   y  ‴    (   x  ″     z  ′    −   x  ′     z  ″    )  +   z  ‴    (   x  ′     y  ″    −   x  ″     y  ′    )       (   x  ′     y  ″    −   x  ″     y  ′    )     2      +    (   x  ″     z  ′    −   x  ′     z  ″    )     2      +    (   y  ′     z  ″    −   y  ″     z  ′    )     2                        {\displaystyle {\begin{aligned}s&=\int _{0}^{t}{\sqrt {{x'}^{2}+{y'}^{2}+{z'}^{2}}}\,dt\\[3pt]\kappa &={\frac {\sqrt {(z''y'-y''z')^{2}+(x''z'-z''x')^{2}+(y''x'-x''y')^{2}}}{({x'}^{2}+{y'}^{2}+{z'}^{2})^{\frac {3}{2}}}}\\[3pt]\tau &={\frac {x'''(y'z''-y''z')+y'''(x''z'-x'z'')+z'''(x'y''-x''y')}{{(x'y''-x''y')}^{2}+{(x''z'-x'z'')}^{2}+{(y'z''-y''z')}^{2}}}\end{aligned}}}     wgpu 使用 D3D 和 Metal 的坐标系:[ 14] 
渲染:中心点为 0,半径为 1,所以右上角为 (1,1),左下角为 (-1,-1) 
纹理:0 为左上角点,右上角为 (1,0),左下角为 (0,1) [ 15] 
是一个二维网格 
x 从左到右增加:从 x=0 (最左边) 到 x=+960 (最右边) 
y 从下到上递减:从 y=+720 (底部) 到 y=0 (顶部). 
原点 = 0,0 坐标位于左上角 (画布的左上角) 
		
			
			图形管道的三个基本步骤
		 
		
			
			OpenGL 管道
		 
		
			
			图形管道中的几何步骤
		 
		
			
			3D 图形渲染管道
		 
 
OpenGL 中的五个不同的坐标系:[ 16] 
OpenGl  
"OpenGL 在对象空间和世界空间中是右手坐标系,但在窗口空间 (又称屏幕空间) 中,我们突然变成了左手坐标系"[ 17]  
变换管道:局部坐标 -> 世界坐标 -> 视图坐标 -> 剪切坐标 -> 屏幕坐标[ 18] [ 19]  
使用齐次坐标[ 20]  
归一化设备坐标 (NDC) 仅坐标 (x,y,z) : -1 ≤ x,y,z ≤ +1。任何超出此范围的坐标都将被丢弃或剪切 = 不会在屏幕上显示[ 21]  
矩阵微积分  SVG  坐标系
SVG 中的默认坐标系与 HTML 中的坐标系基本相同 
画布是所有 SVG 元素绘制的空间或区域[ 22]  
视窗定义了一个绘制区域,该区域以大小 (宽度、高度) 和原点为特征,以抽象用户单位测量。术语 SVG 视窗不同于 CSS 中使用的“视窗”术语 
视窗[ 23]  二维坐标系[ 24] 
↑ 约翰·T·贝尔博士的坐标系 ↑ 维基百科:坐标系 ↑ 计算机图形学 StackExchange 问题:世界坐标、观察坐标和设备坐标之间的区别是什么 ↑ Javatpoint:计算机图形学窗口 ↑ 像素不是一个小方块,由 Alvy Ray Smith 撰写 ↑ 如何将世界坐标转换为屏幕坐标,反之亦然 ↑ 如何在 OpenGL 中将二维世界坐标转换为屏幕坐标 ↑ 文字和按钮在线 - 一系列交互式内容的齐次坐标交互式指南 ↑ 齐次坐标,由 Yasen Hu 撰写 ↑ 使用对数极坐标变换和相位相关来恢复更高尺度的图像配准,JIGNESH NATVARLAL SARVAIYA、Suprava Patnaik 博士、Kajal Kothari,JPRR 第 7 卷,第 1 期(2012 年);doi:10.13176/11.355 ↑ Weiman、Chaikin,《用于图像处理和显示的对数螺旋网格》,《计算机图形学和图像处理》第 11 卷,第 197-226 页(1979 年)。 ↑ Andersson、Fredrik,《使用对数极坐标和部分反投影对 Radon 变换进行快速反演》,《SIAM 应用数学杂志》第 65 卷,第 818-837 页(2005 年)。 ↑ ronny restrepo:点云坐标 ↑ raphlinus:wgpu ↑ w3schools:画布坐标 ↑ learnopengl:坐标系 ↑ stackoverflow 问题:OpenGL 坐标系是左手系还是右手系 ↑ learnopengl:坐标系 ↑ Paul Martz 撰写的 OpenGL 变换管道 ↑ 宋浩安的齐次坐标 ↑ 用于科学可视化的 Python 和 OpenGL,版权所有 (c) 2018 - Nicolas P. Rougier ↑ ASPOSE 撰写的 SVG 坐标系和单位 ↑ Sara Soueidan 撰写的 svg-coordinate-systems ↑ 二维坐标系,伦敦大学金史密斯学院