在OpenCV中，如何通过核心功能实现图像的几何变换，特别是平移变换？请结合《OpenCV *.*.**.* 中文参考手册：核心功能与图像处理》提供代码示例。

几何变换是图像处理中的一个基本操作，它允许我们对图像进行旋转、缩放、平移等。在OpenCV中，平移变换可以使用函数`cv2.warpAffine`和`cv2.getRotationMatrix2D`来实现。为了对图像进行平移操作，我们首先需要创建一个平移矩阵，该矩阵由两个参数x和y定义，分别表示在水平方向和垂直方向上的位移量。以下是一个具体的代码示例：

参考资源链接：[OpenCV 2.4.13.1 中文参考手册：核心功能与图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/1xcdje73nw?spm=1055.2569.3001.10343)

import cv2
import numpy as np

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

# 平移的位移量
x = 50  # 水平方向移动的像素
y = 30  # 垂直方向移动的像素

# 获取图像的高度和宽度
(h, w) = image.shape[:2]

# 定义平移矩阵
# 平移矩阵的形式为：
# [[1 0 x]
#  [0 1 y]]
tx = x
ty = y
translation_matrix = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])

# 应用warpAffine函数进行平移变换
translated = cv2.warpAffine(image, translation_matrix, (w, h))

# 显示结果
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Translated', translated)

# 等待按键后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先定义了图像平移的水平和垂直位移量，然后创建了一个相应的平移矩阵。`cv2.warpAffine`函数接受三个参数：源图像、变换矩阵和平移后图像的尺寸。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和平移后的图像。通过`cv2.waitKey(0)`函数，我们暂停程序直到用户按键，以查看结果。利用`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有窗口结束程序。

以上代码展示了如何使用OpenCV核心功能实现图像的平移变换，并直接关联到《OpenCV *.*.**.* 中文参考手册：核心功能与图像处理》中的相关函数。通过该手册，你可以找到更多关于数组操作和几何变换的详细信息，进一步深入学习和实践其他图像处理功能。

参考资源链接：[OpenCV 2.4.13.1 中文参考手册：核心功能与图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/1xcdje73nw?spm=1055.2569.3001.10343)