01 / 问题
白底那一块，就是这个技能要解决的问题
同一张落款，贴到有底色的版面上，差别一眼就看出来。 下面四块样张是同一张图落在不同底色上的样子 —— 第一块是原图，后三块是抠完之后。
四块用的是上一节那张落款，只是换了底色。笔迹是纯黑，所以放在什么底色上都成立。
02 / 判档
不用你调参，它先量再判
动手前先量两件事：背景白度（灰度 p90）和笔迹宽度（等效宽度 w75）。 纯白底的细笔和灰底的粗笔，起手参数本来就不该一样 —— 分档走。
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A高清黑底白字、笔迹适中
白底粗笔
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B灰底 / 低对比度 / 粗笔
灰底粗笔
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C细笔 / 中等模糊 / 纯白底
白底细笔
# 判错档不用慌：先动 --dil（断笔首选），再 --threshold，最后才微调 --dist
python3 skill/scripts/process_signature_cv2.py 签名.png -o 姓名.png --auto --trim03 / 用法
三步跑完
依赖只有 OpenCV / numpy / Pillow，装的时候记得 --only-binary=:all:。
跑完会打印三段日志（判档依据 / 参数 / 断笔自检）。断笔没修干净时它会自己回退一档重跑。
# 1. 先问它用哪个解释器（本机自带 python 常常缺 numpy）
python3 skill/scripts/bootstrap_env.py --check
# 2. 处理一张：--auto 自动判档，--trim 裁掉四周留白
python3 skill/scripts/process_signature_cv2.py 签名.png -o 姓名_transparent.png --auto --trim
# 3. 出肉眼核对图：白底版 / 断笔叠加图 / 左右对比图
python3 skill/scripts/preview.py 签名.png 姓名_transparent.png
04 / 证据
真实案例：公开的签名
下面每一张都是真图：横线本上拍的照片、泛黄发灰的旧纸、黑底白字的拓片。 左＝原图，右＝抠出的透明笔迹。这些公开案例会自动同步到这里—— 不是每次人工挑几张贴上，那样迟早会出现「处理完了但页面上没有」。
上面是 17 组，取自 22 组实测里可公开的那批（3 组横线本拍照件 + 14 组古帖题字； 5 组私人签名一律不进本站，机检拦在 CI）。每格都是同一张图：左＝原图，右＝结果 （棋盘格表示透明区）。点图可看原尺寸。
图注写的是这张图实际做过的处理 —— 标「无需预处理」的那几张，原图本身质量就够， 多一步反而有误伤笔画的风险。
其中一张用虚线框标出（深褐纸 + 草书）：那张的旧印和笔画同色， 纹理会被判成墨，笔画粘连，只到「认得出是哪个字」的程度。 它照实放在这里，不撤 —— 一处不足比一句「全都很好」可信。 这批都是历史人物的字，不涉及在世个人。
05 / 来历
不是拍脑袋写的
算法是 22 组真实签名（3 组横线本拍照件 + 14 组古帖题字 + 5 组截图件）、十余版算法迭代收敛出来的，踩过的坑逐条写进了参考文档。