二维矩阵变换
矩阵变换是一种线性变换，线段变换后仍是线段，并且原点不会改变
数学中的矩阵计算
矩阵计算包括加法、减法、乘法、共轭、转置等，在平面图形中主要介绍点乘。矩阵的乘法满足以下运算律：
结合律：
左分配律：
右分配律：
齐次坐标
齐次坐标使用(x, y, w)描述，等价与二维坐标(x/w, y/w)，如果w = 1，就可以当二维坐标使用，w的值必须大于等于0。如果w趋近于0，那么它表示的点将趋近无穷远，所以在齐次坐标系中可以有无穷的概念，齐次坐标的存在，使得用矩阵乘法来描述顶点变换成为可能。
来源于WebGL编程指南
平移
对于一点V(x, y)在平面上向x方向平移dx，向y方向平移dy，如果矩阵的加法表示：
V = 
, M = 
则平移后V’ = V + M = 
,对应点V’(x+dx, y+dy)
如果用点乘表示则：
V = 
, M = 
点V经过矩阵M变换后表示：
V’ = M·V = · = 
，所以变换后的点V’(x+dx, y+dy)
缩放
直线的缩放是点的缩放，假如有点V(x, y)，经过缩放矩阵M = 
变换，则得到点V’
V’ = M ·V = · = 
,得到点V’(sxx, syy)
旋转
旋转是基于原点的旋转，假如有点V(x, y)，经过旋转矩阵M = 
变换后，得到点V’
V’ = M·V = · = 
,得到点V’(xcosθ - ysinθ, x*sinθ+ycosθ)
变形
可以将以上三种矩阵合在一起对平面图形进行矩阵变换，M = 
。
a (m11)：水平方向的缩放
b (m12)：水平方向的倾斜偏移
c (m21)：竖直方向的倾斜偏移
d (m22)：竖直方向的缩放
e (_dx_)：水平方向的移动
f (_dy_)：竖直方向的移动
总结
平移矩阵：M =
缩放矩阵：M =
旋转矩阵：M =