以下是一个使用Python和OpenCV库来处理表单，并检测用于分割部分的框的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('form.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行高斯模糊处理，以降低噪声
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 使用Canny边缘检测算法找到图像中的边缘
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

# 执行霍夫直线检测以找到图像中的直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 初始化一个空白图像用于绘制检测到的直线
line_image = np.zeros_like(image)

# 遍历检测到的直线并绘制到空白图像上
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3)

# 将检测到的直线与原始图像进行混合
result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用高斯模糊处理和Canny边缘检测算法来找到图像中的边缘。接下来，使用霍夫直线检测算法找到图像中的直线。然后将检测到的直线绘制到空白图像上，并将其与原始图像进行混合以可视化结果。

请注意，以上代码示例仅用于演示目的。实际应用中，您可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。