之前遇到过一次这个问题，当时解决了但是忘了记录，这里再记录一次好了。

1. matplotlib系列的

整体代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt  

name="1-1.png"
path="crop/"+name
src = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
# Opencv和matplotlib读取图片的渠道不同，需要转换
# cv2.imshow("original image", src)
# 获取图像的高度和宽度
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)
plt.imshow(img)

IMG = cv2.bitwise_not(img)
# 进行反色操作
# cv2.imshow("bitwise image", img)
mydpi=96
plt.figure(figsize=(Width/mydpi,Height/mydpi),dpi=mydpi)
# figsize中的单位是inches，重点解释一下这个figsize参数，先写宽度，再高度
"""
figsize : (float, float), optional, default: None width, height in inches. If not provided, defaults to:rc:`figure.figsize` = ``[6.4, 4.8]``
"""
plt.imshow(IMG)
plt.axis('off')
# 去掉坐标轴

# 保存
plt.savefig("processcrop/"+name,dpi=mydpi)

但是不知道为什么还是会有白边。。。

注意：
如果是在jupyter lab中，plt.axis('off')就不会有问题，但是在jupyter notebook中，就会报错。

jupyter lab中：

jupyter notebook中，再次恢复环境竟然好了，之前的报错信息大概就是plt.axis("off")这个函数不接受bool类型的值

2. opencv系列的

opencv默认保存就是和原图一样的大小

name="1-1.png"
path="crop/"+name
src = cv2.imread(path)

plt.imshow(src[:, :, ::-1])
plt.axis('off')

img = cv2.bitwise_not(src)
cv2.imwrite("processcrop/"+name,img)

原图：

保存后的图：

参考——stack overflow的回答：Specifying and saving a figure with exact size in pixels

plt.figure(figsize=(800/my_dpi, 800/my_dpi), dpi=my_dpi)
# 假设有一个800×800pix的图，要显示在本机电脑dpi为96的电脑上，则要保持原图大小显示就可以使用上述代码。
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)
# 保存成相同分辨率，使用上述代码

# 如果想把分辨率提高10倍，则可以进行如下方式，则就保存了一个8000X8000的高清图
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi * 10)

另外根据另一个回答：How to get matplotlib figure size

import matplotlib.plt
fig = plt.figure()
# 在构建画布的时候就已经有一个默认的分辨率了
size = fig.get_size_inches()*fig.dpi # size in pixels