目前我已經計算這樣視圖矩陣：應該以什麼順序計算視圖矩陣？
viewMatrix = cameraRot * cameraTrans
和模型矩陣是這樣的：
modelMatrix = modelTrans * modelScale
其中cameraTrans和modelTrans是平移矩陣，modelScale是縮放矩陣，和cameraRot而modelRot是由四元數產生的旋轉矩陣。
這是正確的嗎？我一直在Google上搜索幾個小時，沒有人提到視圖矩陣的順序，只是模型矩陣。這一切似乎都有效，但我自己編寫了矩陣和四元數實現，所以我不能'告訴這是否是一個錯誤。
（注意：矩陣是主要行）
讓我們來談談座標系之間的轉換。假設你在本地系統上定義了一個點。你想在全局系統中描述它，所以你要做的是旋轉這個點，以便對齊它的座標軸，然後將它轉換到最終位置。您可以通過數學描述如下：
Pg = T*R*Pl, where M = T*R
這樣，男讓你描述的任何一點，在局部座標系定義，成爲一個全球性的座標系。
你可以做同樣的攝像頭，但你真正需要的是做的正是你已經也就是說，你要描述在全球任意點座標系到相機局部座標系之前完成，逆：
Pc = X*Pg, but what is the value of X?
你知道：
Pg = Tc*Rc*Pc, so Pc = inv(Tc*RC)*Pg
爲了話：
X = inv(Tc*Rc) = inv(Rc) * inv(Tc)
因此，要描述一個點，從局部座標系到相機座標系統，你只需要連接這兩個矩陣：
Pc = inv(Rc)*inv(Tc)*T*R*P, where
M' = inv(Rc)*inv(Tc)*T*R
注意某些系統（glm library，例如），定義該矩陣（X）如圖所示，其定義見here。我建議你在這裏也是這樣article
你有什麼是正確的。
modelMatrix = modelTranslation * modelRotation * modelScale; // M=TRS
viewMatrix = cameraOrientation * cameraTranslation; // V=OT
爲了便於記憶，請首先注意矩陣基本上是向後應用的。讓我們考慮一下M=SRT。所以你有一個立方體，然後翻譯它。但是如果旋轉，它將從原始的軸心點旋轉。然後，一旦應用比例因子，模型將會因爲旋轉後的比例應用而產生偏斜。這一切都很難處理 - 一旦你考慮到這個問題，M=TRS對於大多數目的來說都容易得多。這很難用文字來形容，所以如果你想要一些照片，請告訴我。
這個問題沒有單一的答案，因爲它取決於你想達到什麼。對於第一人稱攝像機來說，這看起來是正確的，對於圍繞原點的軌道攝像機而言並非如此。 – BDL
@BDL第一人稱相機就是我想要的。忘了提到這一點。謝謝。 – Computermatronic