在编程中处理图片四边空白，可以通过以下几种方法实现：
计算四个方向的非空白下标并切片
通过计算图片在四个方向（上、下、左、右）上第一个非空白像素的下标，然后进行切片操作，得到去除空白部分的新图片。
使用matplotlib库去除图片多余的白色边框
可以使用matplotlib库中的pyplot模块来显示和保存没有边框的图片。具体方法是加载图片后，设置相关参数以去除边框。
逐像素检查并切割图片
从图片的边上向中间逐像素检查，如果发现与背景色不一致的像素，则认为找到了图片的外边界，然后根据找到的上下左右边界进行切割，最后保存处理后的图片。
示例代码
```python
from PIL import Image
def remove_white_border（image_path, output_path）:
打开图片
img = Image.open（image_path）
w, h = img.size
bg_color = （255, 255, 255） 白色背景
tmp = 0
找左边非背景色点
for m in range（0, w）:
if tmp != 0 and img.getpixel（（m, 0）） != bg_color:
break
tmp = m
left = tmp
tmp = 0
找右边非背景色点
for m in reversed（range（0, w））:
if tmp != 0 and img.getpixel（（m, h - 1）） != bg_color:
break
tmp = m
right = tmp
找上边非背景色点
for n in range（0, h）:
if img.getpixel（（0, n）） != bg_color:
break
tmp = n
top = tmp
找下边非背景色点
for n in reversed（range（0, h））:
if img.getpixel（（w - 1, n）） != bg_color:
break
tmp = n
bottom = tmp
切割图片
new_img = img.crop（（left, top, right, bottom））
保存图片
new_img.save（output_path）
使用示例
remove_white_border（'input.png', 'output.png'）
```
建议
选择合适的方法：根据具体需求和图片格式选择合适的方法进行处理。
考虑图片大小和格式：处理大图片时要注意内存和性能问题，同时确保输出格式符合需求。
测试和验证：在处理完成后，务必对处理后的图片进行测试和验证，确保去除空白的效果符合预期。