（1）编写程序，使用cv2.warpAffine()函数使一幅图像放大为原来的二倍后，顺时针旋转90度再向左平移20个单位，向上平移20单位，不改变图片大小。 （2）编写程序，将一幅图像剪切为原图像

（1）要在Python中使用`cv2.warpAffine()`函数完成这些操作，首先需要导入`opencv-python`库，并确保已经安装了它。假设我们有原始图像`img`，可以按照以下步骤操作：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义变换矩阵，先放大到原来两倍
scale_factor = 2
height, width = original_img.shape[:2]
new_width, new_height = int(width * scale_factor), int(height * scale_factor)
M_scale = np.float32([[scale_factor, 0, -20], [0, scale_factor, -20]])

# 顺时针旋转90度
rotation_angle = 90
M_rotation = cv2.getRotationMatrix2D((new_width / 2, new_height / 2), rotation_angle, 1)

# 合并两个变换，先缩放后旋转
M_total = np.dot(M_rotation, M_scale)

# 应用变换
transformed_img = cv2.warpAffine(original_img, M_total, (new_width, new_height))

# 保存结果
cv2.imwrite('output_image.jpg', transformed_img)

请注意替换 `'input_image.jpg'` 为实际的图像路径。

（2）同样使用`cv2`库，将图像剪切成特定区域，我们可以指定源点`(x1, y1)`和目标点`(x2, y2)`。例如，如果要裁剪从左上角(0,0)到右下角(width, height)，可以这样做：

cropping_coords = (0, 0, width, height) # 假设width和height是原图的实际尺寸
cropped_img = original_img[cropping_coords[1]:cropping_coords[3], cropping_coords[0]:cropping_coords[2]]

# 保存裁剪后的图像
cv2.imwrite('cropped_image.jpg', cropped_img)

这里假设 `width` 和 `height` 是输入图像的宽度和高度，如果不是，请相应地调整 `cropping_coords` 参数。