使用cv2.warpAffine()函数将一副图像放大为原来的4倍（行列各放大两倍），顺时针旋转90°，再向左平移50个单位，向上平移50单位，不改变图像展示窗口的大小。（以截图形式上传作业） 我的答案：

要完成这个任务，你需要使用OpenCV库中的`cv2.warpAffine()`函数来实现图像的仿射变换。具体步骤如下：

1. 放大图像：要将图像放大为原来的4倍，你可以使用一个缩放矩阵。对于行列都放大两倍，缩放矩阵如下：

   scale_matrix = np.array([[2, 0, 0],
                             [0, 2, 0],
                             [0, 0, 1]], dtype=np.float32)

使用`cv2.warpAffine()`函数和上面的缩放矩阵对原图像进行变换。

2. 顺时针旋转90度：旋转可以通过旋转变换矩阵来实现，对于顺时针旋转90度，矩阵如下：

   rotate_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((width/2, height/2), -90, 1)

其中`(width/2, height/2)`是图像中心点坐标，`-90`是旋转的角度，顺时针旋转使用负值。

3. 平移图像：平移可以通过平移矩阵来实现，矩阵如下：

   translate_matrix = np.array([[1, 0, -50],
                                [0, 1, -50],
                                [0, 0, 1]], dtype=np.float32)

平移矩阵中，`(-50, -50)`表示向左平移50单位，向上平移50单位。

接下来，你需要将这三个变换矩阵合成为一个变换矩阵，然后应用到图像上。最后，为了不改变图像展示窗口的大小，你需要创建一个窗口，窗口大小与原图像相同，然后在该窗口中展示变换后的图像。

具体代码可能如下所示（注意，这段代码需要在一个Python环境中运行，并且需要安装OpenCV库）：

import cv2
import numpy as np

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

# 获取图像尺寸
height, width = image.shape[:2]

# 放大图像
scale_matrix = np.array([[2, 0, 0],
                         [0, 2, 0],
                         [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
scaled_image = cv2.warpAffine(image, scale_matrix, (width, height))

# 顺时针旋转90度
rotate_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((width, height), -90, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(scaled_image, rotate_matrix, (width, height))

# 平移图像
translate_matrix = np.array([[1, 0, -50],
                             [0, 1, -50],
                             [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
transformed_image = cv2.warpAffine(rotated_image, translate_matrix, (width, height))

# 创建一个与原图像尺寸相同的窗口，并展示变换后的图像
cv2.imshow('Transformed Image', transformed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请将`path_to_image.jpg`替换为你需要处理的图像的路径。这段代码没有包含保存处理后的图像的部分，如果需要保存，可以使用`cv2.imwrite('output_image.jpg', transformed_image)`。