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。

要使用OpenCV进行图像的仿射变换，首先需要理解仿射变换的数学基础，即2x3的仿射变换矩阵。这个矩阵定义了图像中的点如何在二维空间内进行平移、旋转、缩放或倾斜操作。为了完成旋转和水平镜像的复合变换，我们需要构建一个适当的仿射变换矩阵，并利用OpenCV的`cv2.warpAffine`函数应用它到图像上。

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)

在Python中，可以使用numpy库来构建仿射变换矩阵。下面是一个具体的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 获取图像的中心点
height, width = image.shape[:2]
center = (width // 2, height // 2)

# 定义旋转角度
angle = 45  # 以度为单位
scale = 1.0  # 缩放因子

# 计算旋转矩阵（旋转中心为图像中心）
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

# 定义水平镜像的仿射变换矩阵
flip_matrix = np.float32([[1, 0, width], [0, -1, height], [0, 0, 1]])
# 应用水平镜像
flipped_image = cv2.warpAffine(image, flip_matrix, (width, height))

# 将旋转和平移合并到一个仿射变换矩阵中
M = np.dot(rotation_matrix, flip_matrix)

# 应用仿射变换矩阵到图像上
result = cv2.warpAffine(flipped_image, M, (width, height))

# 保存或显示结果图像
cv2.imwrite('transformed_image.jpg', result)

在这个代码中，我们首先读取了一张图像，并获取了它的尺寸以确定旋转的中心。使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数定义了旋转矩阵，并且通过乘以水平镜像的仿射变换矩阵，我们得到了一个复合变换矩阵。最后，我们使用`cv2.warpAffine`函数将这个复合变换应用到图像上，从而实现了先旋转后水平镜像的效果。

通过学习和实践上述代码，你可以掌握如何使用OpenCV实现图像的仿射变换。为了进一步深化理解，建议阅读《OpenCV图像几何变换全解析：平移、缩放、旋转与仿射透视》，这本书详细介绍了图像几何变换的各个方面，从基础到高级应用，提供了大量实用的代码示例和深入的技术解析。

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)