如何使用OpenCV实现图像的仿射变换？请提供一个Python示例代码，展示如何将图像旋转并进行水平镜像。

在图像处理中，仿射变换是一种用于实现图像旋转、缩放、倾斜等操作的方法。在OpenCV中，仿射变换可以通过构建一个仿射变换矩阵并应用`cv2.warpAffine`函数来实现。以下是一个使用Python和OpenCV实现图像仿射变换的示例代码，其中包括图像的旋转和水平镜像：

参考资源链接：[OpenCV图像几何变换全解析：平移、缩放、旋转与仿射透视](https://wenku.csdn.net/doc/4kpcpsncdv?spm=1055.2569.3001.10343)

    import cv2
    import numpy as np

    # 读取图像
    image = cv2.imread('input_image.jpg')

    # 计算仿射变换矩阵
    # 这里我们首先旋转图像90度，然后水平镜像
    # 旋转矩阵：R = [[cos(θ)  -sin(θ)]
    #                [sin(θ)   cos(θ)]]
    # 水平镜像矩阵：M = [[-1  0]
    #                    [ 0  1]]
    # 为了同时进行旋转和镜像，我们将两个矩阵相乘得到最终的仿射变换矩阵
    angle = 90  # 旋转角度
    scale = 1   # 缩放因子，这里不缩放
    rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1]/2, image.shape[0]/2), angle, scale)
    affine_matrix = np.dot(rotation_matrix, np.array([[ -1, 0],
                                                        [  0, 1]], dtype=np.float32))

    # 应用仿射变换
    height, width = image.shape[:2]
    new_image = cv2.warpAffine(image, affine_matrix, (width, height))

    # 显示原始图像和变换后的图像
    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Affine Transformed Image', new_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先定义了旋转角度并计算了旋转矩阵，然后构造了水平镜像矩阵，并将这两个矩阵相乘得到最终的仿射变换矩阵。通过`cv2.warpAffine`函数应用这个仿射变换矩阵到图像上，得到了旋转并水平镜像的图像。最后，使用`cv2.imshow`展示了原始图像和变换后的图像。

如果你想了解更多关于OpenCV中的图像几何变换技术，包括平移、缩放、旋转、镜像、仿射和透视变换，那么《OpenCV图像几何变换全解析：平移、缩放、旋转与仿射透视》将是一份宝贵的资源。这份资料不仅涵盖了仿射变换的详细解释，还包括了其他几何变换方法的深入讲解，帮助你在图像处理方面达到更高的技能水平。

参考资源链接：[OpenCV图像几何变换全解析：平移、缩放、旋转与仿射透视](https://wenku.csdn.net/doc/4kpcpsncdv?spm=1055.2569.3001.10343)