您的案例比解决方案所依据的教程中提供的案例要简单得多。使用这种方法，由于有时字符的水平部分会被视为行，因此您将无法100％地过滤行。
取决于您的期望（您尚未真正指定），尤其是您期望的准确性，您可能想尝试查找字符而不是找到行。那应该为您提供更强大的功能。
关于代码，通过在图像上找到水平线之后（在
verticalsize = rows /30代码行之前）添加几行代码，您可以获得一些结果。我已经处理了一半大小的图像。
Horizontalsize = int（cols / 30）的结果
结果与horizontalsize = int（cols / 15）
同样，我要强调的是，在您的情况下，采用这种方法将永远是不正确的。这是代码段：
#inverse the image, so that lines are black for maskinghorizontal_inv = cv2.bitwise_not(horizontal)#perform bitwise_and to mask the lines with provided maskmasked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=horizontal_inv)#reverse the image back to normalmasked_img_inv = cv2.bitwise_not(masked_img)cv2.imshow("masked img", masked_img_inv)cv2.imwrite("result2.jpg", masked_img_inv)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()horizontalsize如果我提供的图像有些令人满意，请尝试使用。我还使用了int转换，因为这是该
getStructuringElement函数所期望的：
horizontalsize= int(cols / 30)。
您还可以尝试对结果进行一些平滑和形态处理。这应该使字符更具可读性。
