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。