基于OpenCV与Python按厚度移除图像细线条保留文本方法

经过前期多步处理，得到如下待处理图像：

处理目标为移除图像中厚度小于指定阈值的区域，删除这类细竖线（注：这类线条也可能为横线，但不会是斜线），仅保留文本框区域。

此前曾尝试调用cv2.erode实现效果，但该方法会对图像全区域生效，对应代码如下：

cv2.erode(masked_text_box, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2) ))

该操作会明显损伤文本区域清晰度，而本处理流程后续环节为OCR识别，无法接受文本清晰度下降的问题，因此判断基于几何特征的处理方案会是更优选择。

核心诉求：寻找一种高效实现方法（非暴力逐像素遍历邻域校验的bruteforce方式），可以过滤掉邻域内非黑色像素数量小于N的像素。

补充说明 #

根据评论区建议，本次特定场景下待移除的边框均为RGB值(0, 255, 0)的绿色，针对该场景最简单的解决方案是将所有绿色像素转换为黑色(0,0,0)，实现代码如下：

masked_text_box[np.all(masked_text_box == (0, 255, 0), axis=-1)] = (0,0,0)

但该方案仅适配当前特定颜色细线的场景，仍希望征集更通用的其他解决方案，因此问题保持开放。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alessandro Togni