OpenCV识别提取图像中的水平线与垂直线

#include 
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using namespace std;
using namespace cv;

//灰度化图像
Mat gray_Img(Mat src)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
 return dst;
}

//自适应阈值(二值化图像)
Mat threshold_Img(Mat src)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 //参数：输入， 输出， 二值图像的最大值 ， 在一个邻域内计算阈值所采用的算法，有两个取值分别为 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ， 阈值类型只有两个取值，分别为 THRESH_BINARY 和THRESH_BINARY_INV，（blockSize）adaptiveThreshold的计算单位是像素的邻域块，邻域块取多大就由这个值作决定， 偏移值调整量
 adaptiveThreshold(~src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2); 
 return dst;
}

//结构元素(获取垂直算子)
Mat get_Vertical(Mat src)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 return getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(src.cols/16,1),Point(-1,-1));
}

//结构元素（获取水平算子）
Mat get_Horizontal(Mat src)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 return getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, src.rows / 16), Point(-1, -1));
}

//腐蚀
Mat erode_Img(Mat src,Mat kernel)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 erode(src, dst, kernel);
 return dst;
}

//膨胀
Mat dilate_Img(Mat src, Mat kernel)
{
 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
 dilate(src, dst, kernel);
 return dst;
}


int main()
{
 Mat src = imread("001.png");
 if (src.empty())
 {
 cout <<"fail to load image" <