来张图

前言

Android View 通过平移、旋转、缩放后，顶点映射
之前写的这个文章，里面用到的是 matrix.mapPoints() 通过 矩形的4个点来映射出新的4个点。
个人以为这就会得到正确的结果。
最近呢，就想着，验证一下这个是不是正确的

验证想法：
“基于 变换后的 ltrb，加一个自定义 view layout； 有最外层 view那么大； 当 view 变换后，在 layout 上以 ltrb为圆心， 画出一个小圆”

最终发现，旋转 用 matrix#mapPoints() 会有问题；但用 matrix#mapRect() 就正常了

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改变 View 的属性，进行旋转、缩放、平移

// View 通过如下操作，在平移、旋转、缩放后，其本身的 left、top、right、bottom、width、height是没有变化的
private fun selfTransform(view: View, tx: Float, ty: Float, rx: Float, ry: Float, sx: Float, sy: Float) {view.translationX = txview.translationY = tyval px = view.pivotXval py = view.pivotYview.pivotX = view.left + view.width/2fview.pivotY = view.top + view.height/2f
//        view.rotationX = rx
//        view.rotationY = ryview.rotation = ryview.scaleX = sxview.scaleY = syview.pivotX = pxview.pivotY = py
}

rotation 是绕一点，进行二维的旋转
rotationX、rotationY，是绕 x轴 、 y 轴进行旋转

输出 View 的属性

private fun selfProperties(view: View) {logi("self-ltrb: ${view.left}, ${view.top}, ${view.right}, ${view.bottom}")logi("tx, ty: ${view.translationX}, ${view.translationY}")logi("rx, ry: ${view.rotationX}, ${view.rotationY}； rotation: ${view.rotation}")logi("sx, sy: ${view.scaleX}, ${view.scaleY}")logi("----------------")
}

通过 selfTransform()传参的不同，并调用 selfProperties()后，发现 view 本身的 left、top、right、bottom、width、height是没有变化的

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使用 matrix 映射 view 变换后的外矩形

fun mapRect(model: View, dst: RectF, src: RectF) {val l = model.left.toFloat()val t = model.top.toFloat()val r = model.left + model.width.toFloat()val b = model.top + model.height.toFloat()val matrix = Matrix()val cx = l + (r - l) / 2fval cy = t + (b - t) / 2fmatrix.postScale(model.scaleX, model.scaleY, cx, cy)matrix.postRotate(model.rotation, cx, cy) // 以view的中心点旋转matrix.postTranslate(model.translationX, model.translationY)matrix.mapRect(dst, src)
}

这里遇到一个问题：
当view 的变换顺序是 translation(T)、rotate(R)、scale(S)
matrix 中的顺序 用 RST 或 SRT 都会得到正确的结果；但若用 T在最前，就会得出错误结果

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前(左)乘(preXxx)、后(右)乘(postXxx) 对映射结果的影响

前(左)乘(preXxx) 的意义

当前矩阵在前(左)，新矩阵在后(右)。
如，若当前矩阵为 M，前乘矩阵 A ⇒ M * A

后(右)乘(postXxx)

当前矩阵在后(右)，新矩阵在前(左)。
如，若当前矩阵为 M，后乘矩阵 A ⇒ A * M

一般说，平移使用的矩阵加法, 而旋转、缩放使用的是矩阵乘法。
Android Matrix，应用了 齐次坐标， 转换成 3x3 的矩阵。统一使用 矩阵乘法。虽然运算是乘法，但平移操作和旋转、缩放不能交换顺序，交换后，结果不同。

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结论

若，translation(T)、rotate(R)、scale(S)* postXxx()， 当前矩阵在 后/右;
*      post->TRS ==> S(R(T))
*      post->TSR ==> R(S(T))
*
*      post->RST ==> T(S(R))
*      post->SRT ==> T(R(S))* preXxx()，当前矩阵在 左/前;
*      pre->TRS ==> T(R(S))
*      pre->TSR ==> T(S(R))
*
*      pre->RST ==> R(S(T))
*      pre->SRT ==> S(R(T))

虽然统一采用了乘法，但 S、R是可交换的。它们和 T 是不可交换的。
从结论看， preXxx 可以完全符合 view变换的顺序。
(说个故事，多年以来，都喜欢用 post，这次突破了自我 %^--^%)

Demo完整代码