如何在Python中使用OpenCV库实现图片90度精确旋转而不产生黑边？请提供详细的步骤和代码示例。

在Python中，使用OpenCV库实现图片90度旋转而不产生黑边的关键在于先旋转图片，然后找到旋转后图像的新边界，并在此基础上裁剪图像。以下是实现这一过程的详细步骤和代码示例：

参考资源链接：[Python+OpenCV：实现图片90°无损旋转无黑边](https://wenku.csdn.net/doc/645caa7a59284630339a48a8?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **读取原始图像**：首先，使用OpenCV的`cv2.imread()`函数读取你要旋转的图片。

2. **计算旋转矩阵**：使用`cv2.getRotationMatrix2D()`函数计算旋转90度的旋转矩阵。例如，旋转90度顺时针可以使用中心点坐标和旋转角度参数（540度，中心点，1.0）。

3. **执行旋转操作**：使用`cv2.warpAffine()`函数应用旋转矩阵，进行实际的图片旋转操作。

4. **确定新边界并裁剪**：通过遍历旋转后的图像，找到最左、最右、最上和最下边缘，确定图像内容的新边界。然后，根据这个新边界创建一个与原图像同样类型的空白图像。最后，将旋转后图片的有效部分（不包含黑边的部分）复制到这个新图像上。

5. **保存或显示结果**：使用`cv2.imwrite()`函数保存最终无黑边的旋转图像，或者使用`cv2.imshow()`函数显示图像。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

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

# 计算旋转矩阵
rows, cols = image.shape[:2]
center = (cols // 2, rows // 2)
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols // 2, rows // 2), 540, 1.0)

# 应用旋转矩阵
rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (cols, rows))

# 确定新边界
x_min = np.min(np.nonzero(rotated_image[:, :, 0]) [1])
y_min = np.min(np.nonzero(rotated_image[:, :, 0]) [0])
x_max = np.max(np.nonzero(rotated_image[:, :, 0]) [1])
y_max = np.max(np.nonzero(rotated_image[:, :, 0]) [0])

# 创建新的空白图像
new_image = rotated_image[y_min:y_max, x_min:x_max]

# 保存或显示结果
cv2.imwrite('rotated_image.jpg', new_image)
# cv2.imshow('Rotated Image', new_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先旋转了图像，然后通过遍历和寻找最小和最大边界来找到旋转后图像的内容边界，并在这个基础上裁剪了旋转图像，从而消除了旋转过程中产生的黑边。这样，我们就可以获得一个无黑边的90度精确旋转图片。

参考资源链接：[Python+OpenCV：实现图片90°无损旋转无黑边](https://wenku.csdn.net/doc/645caa7a59284630339a48a8?spm=1055.2569.3001.10343)