在OpenCV中处理从表格切割下来的图片，并去掉单元格的边框线，以提升Tesseract的识别准确率，确实是一个具有挑战性的任务。在这种情况下，我们需要采取一种策略来预处理图像，使得数字与背景之间的对比度增强，同时减少或消除边框线的影响。

一种可能的方法是尝试结合图像处理和机器视觉技术，通过以下步骤来实现：

1. **图像预处理**：首先，对图像进行预处理，以减少噪声和增强对比度。这可能包括灰度化、二值化、去噪等操作。使用`cv2.cvtColor`函数将图像转换为灰度图像，然后可以使用`cv2.threshold`或`cv2.adaptiveThreshold`进行二值化处理。此外，`cv2.medianBlur`或`cv2.GaussianBlur`可用于去除噪声。

2. **边缘检测**：虽然Canny边缘检测算法在一般情况下表现良好，但在处理表格边框时可能会遇到困难。可以尝试调整Canny算法的阈值参数（`threshold1`和`threshold2`），或者尝试使用其他边缘检测算法，如Sobel、Laplacian或Scharr，看看是否能得到更好的结果。

3. **轮廓查找和筛选**：使用`cv2.findContours`函数找到图像中的轮廓。然后，根据轮廓的大小、形状或其他特征来筛选掉表格边框的轮廓。这可能需要一些实验和调整，以找到最佳的筛选条件。

4. **填充轮廓**：对于筛选后保留的轮廓（即认为是数字部分的轮廓），可以使用`cv2.drawContours`函数和`cv2.fillPoly`函数来填充这些轮廓，从而去除边框线的影响。

5. **后处理**：在填充轮廓后，可能还需要进行一些后处理操作，如形态学操作（腐蚀、膨胀）、连通域分析等，以进一步改进数字与背景之间的对比度。

6. **Tesseract识别**：在完成上述预处理步骤后，将处理后的图像输入给Tesseract进行识别。此时，由于已经去除了边框线的影响，并增强了数字与背景之间的对比度，Tesseract的识别准确率应该会有所提升。

需要注意的是，这个过程可能需要根据具体的图像和识别需求进行调整和优化。此外，由于表格边框和数字可能具有相似的颜色或纹理特征，完全去除边框线而不影响数字识别可能是一个具有挑战性的任务。因此，可能需要尝试不同的方法和技术，以找到最适合的解决方案。

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