Дополню ответ Aleksey Solovyev.
1. Переводим в чб.
2. На бинарном изображении (вместо cv2.Canny необходимо применить cv2.threshold, так как цвет рамки - белый то подобрать порог будет нетрудно) необходимо найти внешний контур (cv2.findContours с параметром RETR_EXTERNAL) и затем останется сохранить часть изображения, которая лежит внутри контура.

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <algorithm>

int main(int argc, char *argv[])
{
	cv::Mat img,gr,th;
	img = cv::imread("1.jpg");
	cv::cvtColor(img, gr, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	
	cv::threshold(gr, th, 240.0, 255, cv::THRESH_BINARY);

	std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
	cv::findContours(th, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE);

	auto max_vector_comp = [](std::vector<cv::Point> &lhs,
		std::vector<cv::Point> &rhs)
	{
		return lhs.size() < rhs.size();
	};
	//поиск самого длинного контура
	auto maxVector = std::max_element(contours.begin(), contours.end(),
		max_vector_comp);
	//находим описывающий прямоугольник
	cv::Rect roi = cv::boundingRect(*maxVector);

	cv::Mat croppedImg;
	croppedImg = img(roi);
	cv::imshow("inImg", img);
	cv::imshow("croppedImg", croppedImg);
	cv::waitKey();
	return 0;
}

Если необходимо вычислить только сдвиг, то используйте phaseCorrelate. Если необходимо вычислить поворот и сдвиг, то алгоритм действия такой:
1. если изображения прямоугольные, то вырезаем квадрат по меньшей стороне. Затем умножаем на окно Ханна (createHanningWindow);
2. вычисляем дпф;
3. вычисляем логарифм амплитудных спектров;
4. переводим получившиеся изображения в полярную систему координат; https://www.youtube.com/watch?v=JZRSDDzTwts&ab_cha...
5. используя phaseCorrelate получаем оценку поворота (сдвиг по OY, если память не изменяет);
6. поворачиваем исходное изображения;
7. с помощью phaseCorrelate находим сдвиг;