尺寸为1280×960的图像F经过如下透视变换后得到新 图像G，G的尺寸是多少？（不建议手算，可以用 matlab）

透视变换后的图像尺寸通常是基于原始图像的比例缩放和裁剪，而不是简单的像素数相乘。如果透视变换保持了长宽比不变，那么新图像G的尺寸还是1280×960，因为透视变换通常不会改变纵横比。然而，如果没有额外的信息说明透视变换的具体性质（如是否进行了缩放、旋转或裁剪），我们无法确定G的确切大小。

如果你想要使用MATLAB来模拟这个过程并获取最终尺寸，你可以编写一段代码，比如这样：

% 假设原图G是一个等比例缩放的情况
original_dim = [1280, 960]; % 原始尺寸
transformed_dim = original_dim; % 初始假设缩放后的尺寸与原图相同

% 如果有具体的变换矩阵或者说明，可以在这里输入
% 例如，如果是等比例缩放，可以设置新的分辨率（例如50%）
scale_factor = 0.5;
transformed_dim = original_dim * scale_factor;

% 输出结果
disp(['新图像G的尺寸可能是 ' num2str(transformed_dim(1)) 'x' num2str(transformed_dim(2))]);

为了获得准确的结果，你需要提供关于透视变换的详细信息，以便计算出实际的新尺寸。

相关问题

尺寸为1280×960的图像F经过如下透视变换后得到新 图像G，G的尺寸是多少？（不建议手算，可以用 matlab） 选择一张分辨率为1280×960的图像，用OpenCV编 写代码实现其变换，并验证是否正确。 对应的函数为warpPerspective()

对于图像的透视变换，通常需要知道源图像和目标图像之间的透视变换矩阵（也称作 Homography 或 PerspectiveTransform），以及可能的缩放比例。如果没有给出具体的透视变换矩阵，我们无法直接计算出新图像G的确切尺寸。

然而，如果你想要用 MATLAB 实现这个过程，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入图像 `I` 和一个透视变换矩阵 `H`。如果 `H` 已经是预定义好的，或者你需要从其他信息中推导出来，比如两个关键点对等。

I = imread('your_image.jpg'); % 读取原图
H = ...; % 你的透视变换矩阵

% 如果没有提供H，你可以通过findHomography()找到它
% H = findHomography(srcPoints, dstPoints);

2. 使用 `imwarp()` 函数（而不是 `warpPerspective()`，因为 OpenCV 的 `warpPerspective()` 需要输入更多参数，而 `imwarp()` 可以接受 `H` 直接进行变换）进行变换：

G = imwarp(I, H, 'OutputView', size(I)); % 保持原始尺寸不变，或者传入目标尺寸

这里的 `'OutputView'` 参数用于指定输出图像的大小。如果不指定，它会尝试根据 `H` 来调整输出图像的大小。

3. 最后，你可以检查新图像 `G` 的维度来验证结果：

size(G) % 输出新图像 G 的尺寸

由于这里没有具体的透视变换矩阵，上述代码只是一个通用示例。如果你有具体的变换矩阵和需求，才能计算出确切的新图像尺寸。

离散小波变换dwt手算过程

离散小波变换（DWT）是一种数学工具，用于将信号分解成不同频率的子信号。下面是一个手算过程的简单示例：

假设我们有一个长度为8的实数信号序列 {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16}。

步骤1：定义小波滤波器

选择一个合适的小波滤波器，例如Haar小波。Haar小波的低通滤波器系数为1/sqrt(2)，高通滤波器系数为-1/sqrt(2)。

步骤2：进行低通滤波

将信号序列 {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16} 与低通滤波器进行卷积，得到低频部分的近似系数：(2+6)/sqrt(2) = 4.24。

步骤3：进行高通滤波

将信号序列 {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16} 与高通滤波器进行卷积，得到高频部分的细节系数：(2-6)/sqrt(2) = -2.83, (6-10)/sqrt(2) = -2.83, (10-14)/sqrt(2) = -2.83, (14-18)/sqrt(2) = -2.83。

步骤4：下采样

将低频部分的系数和高频部分的系数按照倍数进行下采样，得到新的长度为4的序列。

低频部分：4.24 对应 4
高频部分：-2.83, -2.83, -2.83, -2.83 对应 -3, -3, -3, -3

这样我们得到了一个新的长度为8的序列 {4, -3, -3, -3, -3}，其中低频部分的近似系数为4，高频部分的细节系数为-3。
这就完成了一级离散小波变换的手算过程。