如何用OpenCV在图像中绘制三条不覆盖黑色像素的水平线？

输入图像 #

目标效果示例 #

我刚接触Python OpenCV，希望无需训练机器学习（ML）或深度学习（DL）模型，在输入图像的任意位置绘制三条水平线，且确保这些线条不会覆盖任何黑色像素，最终效果如示例图所示。

我在网上找到的相关代码多为线条检测或段落检测类，如下所示：

import cv2
from imutils import contours
import imutils

def captch_ex(file_name):
    img = cv2.imread(file_name)

    img_final = cv2.imread(file_name)
    img2gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    image_final = cv2.bitwise_and(img2gray, img2gray, mask=mask)
    ret, new_img = cv2.threshold(image_final, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 针对黑色文本使用cv.THRESH_BINARY_INV
    '''
            第8到12行：去除噪点部分
    '''
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,
                                                         3))  # 通过调整核的尺寸控制膨胀方向，x值大则水平方向膨胀更多，y值大则垂直方向膨胀更多
    dilated = cv2.dilate(new_img, kernel, iterations=9)  # 膨胀操作，迭代次数越多膨胀效果越明显


    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  # findContours返回轮廓相关的三个变量

for contour in contours:
    # 获取轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    # 过滤掉不是文本的小尺寸误检区域
    if w < 35 and h < 35:
        continue

    # 在原始图像上绘制轮廓的外接矩形
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 1)

    '''
    # 可以裁剪图像并送入OCR，误检区域通常不会返回文本内容 :)
    cropped = img_final[y :y +  h , x : x + w]

    s = file_name + '/crop_' + str(index) + '.jpg' 
    cv2.imwrite(s , cropped)
    index = index + 1

    '''
# 显示添加了轮廓的原始图像
cv2.imshow('captcha_result', img)
cv2.waitKey()


file_name = '2.png'
captch_ex(file_name)

恳请各位指导如何实现示例中的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Animesh Mondal