我正在嘗試尋找一種方法來(lái)打破已自適應(yīng)閾值的掃描文檔中的文本行?，F(xiàn)在，我將文檔的像素值存儲(chǔ)為0到255之間的無(wú)符號(hào)整數(shù)，并獲取每行像素的平均值，然后根據(jù)像素值的平均值是否為0將行劃分為多個(gè)范圍大于250，然后將其取為各行范圍的中值。但是，此方法有時(shí)會(huì)失敗，因?yàn)閳D像上可能會(huì)出現(xiàn)黑色斑點(diǎn)。有沒(méi)有更抗噪的方法來(lái)執(zhí)行此任務(wù)？編輯：這是一些代碼?！芭で笔窃紙D像的名稱，“剪切”是我要分割圖像的位置。warped = threshold_adaptive(warped, 250, offset = 10)warped = warped.astype("uint8") * 255# get areas where we can split image on whitespace to make OCR more accuratecolor_level = np.array([np.sum(line) / len(line) for line in warped])cuts = []i = 0while(i < len(color_level)):    if color_level[i] > 250:        begin = i        while(color_level[i] > 250):            i += 1        cuts.append((i + begin)/2) # middle of the whitespace region    else:        i += 1