如何旋转坐标，考虑到当使用WarpAffine旋转时，OpenCV会在图像中添加黑色边框？

旋转坐标是指将一个坐标点绕着某个中心点按照一定角度进行旋转变换。在使用WarpAffine函数进行图像旋转时，OpenCV默认会在旋转后的图像中添加黑色边框，这是因为旋转后的图像会发生形变，为了保持图像完整性，OpenCV会自动填充黑色边框。

要解决这个问题，可以采取以下步骤：

确定旋转中心点：首先需要确定旋转的中心点，可以通过计算图像的中心点坐标来作为旋转中心。
计算旋转矩阵：使用cv2.getRotationMatrix2D函数来计算旋转矩阵，该函数接受旋转中心点坐标、旋转角度和缩放因子作为参数。
执行旋转变换：使用cv2.warpAffine函数来执行旋转变换，该函数接受待旋转的图像、旋转矩阵和输出图像的大小作为参数。
剪裁图像：根据旋转后的图像大小，可以对图像进行剪裁，去除黑色边框部分。

下面是一个示例代码：

import cv2

def rotate_image(image, angle):
    # 获取图像中心点坐标
    height, width = image.shape[:2]
    center = (width / 2, height / 2)

    # 计算旋转矩阵
    rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)

    # 执行旋转变换
    rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height))

    # 剪裁图像
    cos = np.abs(rotation_matrix[0, 0])
    sin = np.abs(rotation_matrix[0, 1])
    new_width = int((height * sin) + (width * cos))
    new_height = int((height * cos) + (width * sin))
    rotation_matrix[0, 2] += (new_width / 2) - center[0]
    rotation_matrix[1, 2] += (new_height / 2) - center[1]
    rotated_image = cv2.warpAffine(rotated_image, rotation_matrix, (new_width, new_height))

    return rotated_image

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 旋转图像
rotated_image = rotate_image(image, 45)

# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们定义了一个rotate_image函数来实现图像的旋转。首先计算图像的中心点坐标，然后使用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵，接着使用cv2.warpAffine函数执行旋转变换。最后根据旋转后的图像大小，对图像进行剪裁，去除黑色边框部分。

对于旋转角度为45度的示例，可以根据实际需求进行调整。此外，还可以根据具体应用场景选择合适的腾讯云产品进行图像处理，例如腾讯云的图像处理服务、云服务器等。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。