特征提取总结及代码
Java中的图形图像处理和特征提取

Java中的图形图像处理和特征提取图形图像处理和特征提取是Java编程中的重要领域,它们在计算机视觉、图像识别、模式识别等应用领域中起着关键作用。
本文将介绍Java中的图形图像处理和特征提取的基本概念、常用算法和相关工具。
一、图形图像处理图形图像处理是指对图像进行改变、增强、重建等操作的一系列技术方法。
在Java中,图形图像处理通常涉及图像的读取、保存、调整、滤波、变换、合并等操作。
下面我们将介绍几种常见的图形图像处理技术及其在Java中的实现方式。
1.图像读取与保存:Java中可以使用ImageIO类来读取和保存图像文件。
例如,可以使用以下代码读取一张图片:```BufferedImage img = ImageIO.read(new File("image.jpg"));```然后可以使用以下代码将图像保存到文件中:```ImageIO.write(img, "jpg", new File("output.jpg"));```2.图像调整:图像的调整包括亮度、对比度、饱和度等的调整。
Java中可以使用RescaleOp类来实现图像的调整。
例如,以下代码将图像的亮度调整为原来的两倍:```float scaleFactor = 2.0f;RescaleOp op = new RescaleOp(scaleFactor, 0, null);BufferedImage adjustedImg = op.filter(img, null);```3.图像滤波:图像滤波是对图像进行模糊、锐化、边缘检测等操作。
Java中可以使用ConvolveOp类来实现图像的滤波。
例如,以下代码使用一个3x3的均值滤波器对图像进行模糊处理:```float[] matrix = { 1/9f, 1/9f, 1/9f, 1/9f, 1/9f, 1/9f,1/9f, 1/9f, 1/9f };ConvolveOp op = new ConvolveOp(new Kernel(3, 3, matrix));BufferedImage filteredImg = op.filter(img, null);```4.图像变换:图像变换是对图像进行旋转、缩放、翻转等操作。
matlab特征提取代码(Matlabfeatureextractioncode)

matlab特征提取代码(Matlab feature extraction code)我= 1:26F = strcat(想:\ bishe \”,num2str(我));图像= strcat(F,“.jpg”);PS = imread(图像);PS = imresize(PS,[ 300300 ],'bilinear’);%归一化大小PS = rgb2gray(PS);[ M ],N =大小(PS);%测量图像尺寸参数GP =零(1256);%预创建存放灰度出现概率的向量K = 0:255GP(K + 1)=长度(找到(PS = = k))/(m×n);%计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置结束%直方图均衡化S1 =零(1256);我为1:256J = 1:我S1(我)= GP(J)+ S1(我);%计算SK结束结束S2 =圆((S1×256)+ 0.5);%将SK归到相近级的灰度%图像均衡化F=PS;我= 0:255F(找到(PS = =我))= S2(i + 1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素结束图,imshow(f);%边缘检测F =边缘(F,'canny ',0.25);imshow(f);%二值法锐化图像F =双(F);【X,Y ] =梯度(F);G = SQRT(X * X + Y Y);我发现(G>=0.5);G(我)= 256;J =找到(g<0.5);G(j)= 0;imshow(G);标题(“二值法锐化图像”);%中值滤波G = medfilt2(G);G =抖动(G);imshow(G);%提取面积,矩形度,圆形度,拉伸度特征% G = im2bw(G);【X,Y ] =大小(G);BW = bwperim(G,8);%检测边缘跟踪,用于计算周长检测垂直方向连读的周长像素点% %P1 = 0;P2 = 0;纽约= 0;%记录垂直方向连续周长像素点的个数我= 1 xJ = 1:Y如果(BW(i,j)> 0)P2 = J;如果((p2-p1)= = 1)%判断是否为垂直方向连续的周长像素点纽约纽约+ 1;结束P1 = P2;结束结束结束%检测水平方向连读的周长像素点P1 = 0;P2 = 0;NX = 0;%记录水平方向连续周长像素点的个数J = 1:Y我= 1 x如果(BW(i,j)> 0)P2 =我;如果((p2-p1)= = 1)%判断是否为水平方向连续的周长像素点NX = NX + 1;结束P1 = P2;结束结束结束Sn =金额(金额(BW));%计算周长像素点的总数ND = Sn NX纽约;%计算奇数码的链码数目H=max (sum (g));% calculated the target heightW=max (sum (G')); g% by image matrix transpose, calculating widthL=sqrt (2) *Nd+Nx+Ny%; calculate the perimeter%==== form eigenvalue calculation ===%A=bwarea (g);% calculated the target areaR=A/ (H*W);% rectangular degreeE=min (H, W) /max (H, W);% calculated lengthTemp1=[A, R, E];% extraction of invariant feature[M, N]=size (g);[x, y]=meshgrid (1:N, 1:M);X=x (:);Y=y (:);G=g (:);M.m00=sum (g);If (m.m00==0)M.m00=eps;EndM.m10=sum (x.*g);M.m01=sum (y.*g);M.m11=sum (x.*y.*g); M.m20=sum (x.^2.*g); M.m02=sum (y.^2.*g); M.m30=sum (x.^3.*g); M.m03=sum (y.^3.*g); M.m12=sum (x.*y.^2.*g); M.m21=sum (x.^2.*y.*g); Xbar=m.m10/m.m00;Ybar=m.m01/m.m00;E.eta11= (m.m11-ybar*m.m10) /m.m00^2;E.eta20= (m.m20-xbar*m.m10) /m.m00^2;E.eta02= (m.m02-ybar*m.m01) /m.m00^2;E.eta30= (m.m30-3*xbar*m.m20+2*xbar^2*m.m10) /m.m00^2.5;E.eta03= (m.m03-3*ybar*m.m02+2*ybar^2*m.m01) /m.m00^2.5;E.eta21= (m.m21-2*xbar*m.m11-ybar*m.m20+2*xbar^2*m.m01) /m.m00^2.5;E.eta12= (m.m12-2*ybar*m.m11-xbar*m.m02+2*ybar^2*m.m10) /m.m00^2.5;Phi (1) =e.eta20+e.eta02;Phi (2) = (e.eta20-e.eta02) ^2+4*e.eta11^2;Phi (3) = (e.eta30-3*e.eta12) ^2+ (3*e.eta21-e.eta03) ^2;Phi (4) = (e.eta30+e.eta12) ^2+ (e.eta21+e.eta03) ^2;Phi (5) = (e.eta30-3*e.eta12) * (e.eta30+e.eta12) * ((e.eta30+e.eta12) ^2-3* (e.eta21+e.eta03) ^2+(3*e.eta21-e.eta03) * (e.eta21+e.eta03) * (3*(e.eta30+e.eta12) ^2- (e.eta21+e.eta03) ^2));Phi (6) = (e.eta20-e.eta02) * ((e.eta30+e.eta12) ^2-(e.eta21+e.eta03) ^2) +4*e.eta11* (e.eta30+e.eta12) *(e.eta21+e.eta03);Phi (7) = (3*e.eta21-e.eta03) * (e.eta30+e.eta12) *((e.eta30+e.eta12) ^2-3* (e.eta21+e.eta03) ^2) +(3*e.eta12-e.eta30) * (e.eta21+e.eta03) * (3*(e.eta30+e.eta12) ^2- (e.eta21+e.eta03) ^2);Temp2 = ABS (log (PHI));% contains seven characteristic values Temp=[temp1, temp2]End。
计算机病毒特征码提取与匹配方法

计算机病毒特征码提取与匹配方法计算机病毒是指能够通过自我复制并传播的恶意代码,对计算机系统造成破坏的程序。
在计算机病毒防护中,特征码提取与匹配方法是一种重要的技术手段。
本文将介绍计算机病毒特征码的提取方法以及如何进行特征码的匹配。
一、计算机病毒特征码的提取方法计算机病毒特征码是病毒样本的独特标志,可以用于对病毒进行识别和匹配。
在实际应用中,有多种方法可以提取计算机病毒的特征码,下面将介绍两种常见的提取方法。
1. 静态特征码提取方法静态特征码提取方法是通过对病毒样本的静态分析,提取其中的特征码信息。
这种方法主要包括以下几个步骤:(1)样本病毒文件的反汇编:将病毒样本的可执行文件进行反汇编,将其转换为汇编语言代码。
(2)特征码模式的定义:根据病毒的特征和行为,定义病毒特征码的模式。
可以是病毒代码的一段特定序列或者特定操作码的组合。
(3)特征码的匹配:在反汇编后的代码中搜索和匹配病毒特征码的模式。
一旦匹配成功,则可以确认该文件为病毒样本。
2. 动态特征码提取方法动态特征码提取方法是通过对病毒样本的动态运行行为进行分析,提取其中的特征码信息。
这种方法主要包括以下几个步骤:(1)病毒样本的执行环境准备:为了能够对病毒样本进行动态运行分析,需要提供一个安全的运行环境,并监控样本的运行行为。
(2)病毒样本的动态运行:将病毒样本在安全环境下运行,观察病毒的行为并记录相关信息。
(3)特征码的提取:根据样本的动态运行行为和相关信息,提取病毒特征码。
可以是病毒的一段关键函数调用序列或者病毒与系统交互的特定命令序列。
二、计算机病毒特征码的匹配方法计算机病毒特征码的匹配方法是将已知病毒特征码与待检测文件进行比对,从而确定其是否为病毒。
下面将介绍两种常见的匹配方法。
1. 字符串匹配方法字符串匹配方法是将已知的病毒特征码与待检测文件进行逐字节比对,判断是否有完全匹配。
这种方法简单直接,但对于特征码较长的病毒比对效率较低。
2. 二进制特征匹配方法二进制特征匹配方法是将已知的病毒特征码表示为二进制码,并采用位操作的方式进行匹配。
图像局部特征提取方法综述

图像局部特征提取方法综述引言:图像是一种包含丰富信息的视觉表征形式,但如何从图像中提取有助于识别和描述图像内容的局部特征一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
图像局部特征提取方法的目标是在不受图像整体变化的影响下,提取出能够表征图像局部结构和纹理信息的特征点。
本文将综述目前常用的图像局部特征提取方法,并对其优缺点进行评述。
一、经典的图像局部特征提取方法1. 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)SIFT是一种经典的图像局部特征提取算法,它通过检测极值点和描述关键区域的局部图像块的梯度分布来提取特征点。
SIFT算法具有旋转、平移和尺度不变性,且对光照变化和噪声有一定的鲁棒性。
然而,SIFT算法在计算时间和计算资源消耗方面存在一定的局限性。
2. 尺度空间极值法(Scale-Space Extrema, DoG)DoG是尺度空间极值法的一种实现方式,通过在不同尺度下对图像进行高斯平滑和差分运算,从而检测出具有较大尺度极值的特征点。
DoG算法具有尺度不变性,并且对图像的旋转、平移和仿射变换具有一定的鲁棒性。
然而,DoG算法在计算速度和尺度空间选择方面存在一些问题。
3. 快速特征检测(Fast Feature Detector, FAST)FAST算法是一种基于像素值比较的简单快速特征检测算法,它通过比较像素点和周围邻域像素点的灰度值大小来检测图像中的角点特征。
FAST算法具有快速检测速度和低计算复杂度的优点,适用于实时应用。
然而,FAST算法对旋转、尺度和光照变化较为敏感。
4. 加速稳健特征(Accelerated Robust Features, SURF)SURF算法是基于Hessian矩阵的加速稳健特征提取算法,它通过检测图像中的兴趣点、计算兴趣点的主方向和提取描述子来提取特征点。
SURF算法具有较快的计算速度和较好的尺度不变性。
然而,SURF算法在处理图像模糊和噪声方面相对较弱。
Python中的图像特征提取与模式识别方法

Python中的图像特征提取与模式识别方法引言图像特征提取与模式识别是计算机视觉领域中的重要研究内容,通过对图像进行特征提取和模式识别,可以实现识别图像中的目标物体、检测和匹配图像中的模式等应用。
Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的库和工具,可以方便地进行图像特征提取与模式识别的研究和应用。
本文将介绍Python中常用的图像特征提取与模式识别方法,包括颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等内容。
一、颜色特征提取1. RGB颜色特征提取RGB颜色模型是一种常用的颜色表示方法,通过对图像中每个像素的红、绿、蓝三个通道进行分析,可以提取出图像的颜色特征。
在Python中,可以使用OpenCV库来实现RGB颜色特征提取,首先需要加载图像,并将图像转换为RGB模式,然后使用统计方法计算图像中各种颜色的分布情况。
2. HSV颜色特征提取HSV颜色模型将颜色的明度、饱和度和色调分为三个通道,与RGB颜色模型相比更加直观和可解释。
在Python中,可以使用skimage库来实现HSV颜色特征提取,通过计算图像中不同色调和饱和度的分布情况,可以得到图像的颜色特征。
二、纹理特征提取纹理特征是图像中重要的描述性特征,能够用来描述图像中的细节和结构。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
1. 灰度共生矩阵(GLCM)灰度共生矩阵是一种描述图像纹理的统计方法,通过计算图像中不同灰度级别像素的空间分布关系,可以得到图像的纹理特征。
在Python中,可以使用skimage库来计算灰度共生矩阵,并通过计算一些统计量(如对比度、能量、熵等)来描述图像的纹理特征。
2. 局部二值模式(LBP)局部二值模式是一种描述图像纹理的局部特征算子,通过比较像素点与其邻域像素的灰度值,可以得到一个二进制编码,用来表示该像素的纹理特征。
在Python中,可以使用skimage库来计算局部二值模式,并通过计算直方图等方式来描述图像的纹理特征。
2python文本特征提取CountVectorizer,TfidfVectorizer

2python⽂本特征提取CountVectorizer,TfidfVectorizer1. TF-IDF概述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是⼀种⽤于资讯检索与⽂本挖掘的常⽤加权技术。TF-IDF是⼀种统计⽅法,⽤以评估⼀字词对于⼀个⽂件集或⼀个语料库中的其中⼀份⽂件的重要程度。字词的重要性随着它在⽂件中出现的次数成正⽐增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反⽐下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应⽤,作为⽂件与⽤户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,互联⽹上的搜索引擎还会使⽤基于连结分析的评级⽅法,以确定⽂件在搜寻结果中出现的顺序。
(1)TF
TF: Term Frequency, ⽤于衡量⼀个词在⼀个⽂件中的出现频率。因为每个⽂档的长度的差别可以很⼤,因⽽⼀个词在某个⽂档中出现的次数可能远远⼤于另⼀个⽂档,所以词频通常就是⼀个词出现的次数除以⽂档的总长度,相当于是做了⼀次归⼀化。
TF(t) = (词t在⽂档中出现的总次数) / (⽂档的词总数).
(2)IDFIDF: 逆向⽂件频率,⽤于衡量⼀个词的重要性。计算词频TF的时候,所有的词语都被当做⼀样重要的,但是某些词,⽐如”is”, “of”, “that”很可能出现很多很多次,但是可能根本并不重要,因此我们需要减轻在多个⽂档中都频繁出现的词的权重。 ID(t) = log(总⽂档数/词t出现的⽂档数)
TF-IDF:上⾯两个乘起来,就是TF-IDF TF-IDF = TF * IDFsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer:可以把⼀⼤堆⽂档转换成TF-IDF特征的矩阵。Convert a collection of raw documents to a matrix of TF-IDF features. Equivalent to CountVectorizer followed by TfidfTransformer.
hsv特征提取matlab

hsv特征提取matlabHSV(色相、饱和度、亮度)是一种常用的颜色空间,它将颜色的属性分成三个维度,使得颜色的描述更加直观和方便。
在计算机视觉和图像处理中,HSV特征提取是一种常用的方法,可以用于图像识别、目标跟踪、图像分割等领域。
在Matlab中,可以使用内置函数将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,然后提取出所需的HSV特征。
具体步骤如下:1. 读取图像并显示。
2. 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。
3. 提取HSV颜色空间中的色相、饱和度和亮度特征。
4. 将特征可视化并展示。
以下是一段示例代码:% 读取图像img = imread('example.jpg');% 显示原始图像figure;imshow(img);title('Original Image');% 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间img_hsv = rgb2hsv(img);% 提取HSV颜色空间中的色相、饱和度和亮度特征hue = img_hsv(:,:,1);saturation = img_hsv(:,:,2);value = img_hsv(:,:,3);% 将特征可视化并展示figure;subplot(2,2,1);imshow(img);title('Original Image');subplot(2,2,2);imshow(hue);title('Hue');subplot(2,2,3);imshow(saturation);title('Saturation');subplot(2,2,4);imshow(value);title('Value');在实际应用中,可以根据具体需求选择不同的HSV特征进行提取和使用。
中文基于transformer的文本特征提取

中文基于transformer的文本特征提取基于Transformer 的文本特征提取是一种在自然语言处理(NLP)中常用的技术,它可以帮助我们从文本数据中提取出有意义的特征,以便用于后续的任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。
以下是一个基于Transformer 的文本特征提取的示例代码:```pythonimport torchimport transformersfrom transformers import BertTokenizer, BertModeldef extract_features(texts):# 加载预训练的BERT 模型和tokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 将输入文本转换为BERT 的输入格式input_ids = tokenizer.batch_encode_plus(texts, add_special_tokens=True, padding=True, return_tensors='pt')# 使用BERT 模型提取特征outputs = model(input_ids)# 获取特征向量last_hidden_state = st_hidden_state# 输出特征向量的形状print("特征向量形状:", last_hidden_state.shape)# 可以根据需要进一步处理特征向量# ...if __name__=="__main__":# 假设有一些文本数据texts = ["这是一个测试文本", "另一个测试文本用于特征提取"]# 提取文本特征extract_features(texts)```上述代码是一个基于Transformer 的文本特征提取的示例。
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特征提取代码总结 颜色提取 颜色直方图提取: Code:
#include #include #include usingnamespacestd;
int main( intargc, char** argv ) { IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Download\\test1.jpg",1);
IplImage* hsv = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3 ); IplImage* h_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* s_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* v_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* planes[] = { h_plane, s_plane };
/** H 分量划分为16个等级,S分量划分为8个等级*/ inth_bins = 16, s_bins = 8; inthist_size[] = {h_bins, s_bins};
/** H 分量的变化范围*/ floath_ranges[] = { 0, 180 };
/** S 分量的变化范围*/ floats_ranges[] = { 0, 255 }; float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };
/** 输入图像转换到HSV颜色空间*/ cvCvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV ); cvCvtPixToPlane(hsv, h_plane, s_plane, v_plane, 0 );
/** 创建直方图,二维, 每个维度上均分*/ CvHistogram * hist = cvCreateHist( 2, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1 ); /** 根据H,S两个平面数据统计直方图*/ cvCalcHist( planes, hist, 0, 0 );
/** 获取直方图统计的最大值,用于动态显示直方图*/ floatmax_value; cvGetMinMaxHistValue(hist, 0, &max_value, 0, 0 ); /** 设置直方图显示图像*/ int height = 240; int width = (h_bins*s_bins*6); IplImage* hist_img = cvCreateImage(cvSize(width,height), 8, 3 ); cvZero(hist_img );
/** 用来进行HSV到RGB颜色转换的临时单位图像*/ IplImage * hsv_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3); IplImage * rgb_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3); intbin_w = width / (h_bins * s_bins); for(int h = 0; h { for(int s = 0; s { inti = h*s_bins + s; /** 获得直方图中的统计次数,计算显示在图像中的高度*/ floatbin_val = cvQueryHistValue_2D( hist, h, s ); int intensity = cvRound(bin_val*height/max_value);
/** 获得当前直方图代表的颜色,转换成RGB用于绘制*/ cvSet2D(hsv_color,0,0,cvScalar(h*180.f / h_bins,s*255.f/s_bins,255,0)); cvCvtColor(hsv_color,rgb_color,CV_HSV2BGR); CvScalar color = cvGet2D(rgb_color,0,0);
cvRectangle(hist_img, cvPoint(i*bin_w,height), cvPoint((i+1)*bin_w,height - intensity), color, -1, 8, 0 ); } }
cvNamedWindow("Source", 1 ); cvShowImage("Source", src );
cvNamedWindow("H-S Histogram", 1 ); cvShowImage("H-S Histogram", hist_img );
cvWaitKey(0); } 运行效果截图: 形状提取 Candy算子对边缘提取: Code:
#include"cv.h" #include"cxcore.h" #include"highgui.h" int main( intargc, char** argv ) { //声明IplImage指针 IplImage* pImg = NULL; IplImage* pCannyImg = NULL; //载入图像,强制转化为Gray pImg = cvLoadImage( "E:\\Download\\test.jpg", 0); //为canny边缘图像申请空间 pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1); //canny边缘检测 cvCanny(pImg, pCannyImg, 50, 150, 3); //创建窗口 cvNamedWindow("src", 1); cvNamedWindow("canny",1); //显示图像 cvShowImage("src", pImg ); cvShowImage("canny", pCannyImg ); //等待按键 cvWaitKey(0); //销毁窗口 cvDestroyWindow("src" ); cvDestroyWindow("canny" ); //释放图像 cvReleaseImage(&pImg ); cvReleaseImage(&pCannyImg ); return 0; } 运行效果截图:
角点提取: Code:
#include #include"cv.h" #include"highgui.h" #define MAX_CORNERS 100 int main(void) { intcornersCount=MAX_CORNERS;//得到的角点数目 CvPoint2D32f corners[MAX_CORNERS];//输出角点集合 IplImage *srcImage = 0,*grayImage = 0,*corners1 = 0,*corners2 = 0; inti; CvScalar color = CV_RGB(255,0,0); cvNamedWindow("image",1); //Load the image to be processed srcImage = cvLoadImage("E:\\Download\\1.jpg",1); grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1); //copy the source image to copy image after converting the format //复制并转为灰度图像 cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY); //create empty images os same size as the copied images //两幅临时位浮点图像,cvGoodFeaturesToTrack会用到 corners1 = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F,1); corners2 = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F,1); cvGoodFeaturesToTrack(grayImage,corners1,corners2,corners,&cornersCount,0.05, 30,//角点的最小距离是 0,//整个图像 3,0,0.4); printf("num corners found: %d\n",cornersCount); //开始画出每个点 if (cornersCount>0) { for (i=0;i{ cvCircle(srcImage,cvPoint((int)(corners[i].x),(int)(corners[i].y)),2,color,2,CV_AA,0); } } cvShowImage("image",srcImage); cvSaveImage("imagedst.png",srcImage); cvReleaseImage(&srcImage); cvReleaseImage(&grayImage); cvReleaseImage(&corners1); cvReleaseImage(&corners2); cvWaitKey(0); return 0; } 运行效果截图:
Hough直线提取: Code:
#include #include #include
int main(intargc, char** argv) { IplImage* src = cvLoadImage("E:\\Download\\2.jpg" , 0 ); IplImage* dst; IplImage* color_dst; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* lines = 0; inti;