OpenCV识别图像上的线条轨迹

Mat src = imread("1.jpg", 0);

threshold(src, dst, 100, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); //二值化

//按列扫描，求像素和，由于是二值后的图片，没有线条时，该列的像素和为0；扫描到线条时像素大于0
 for(int w = 0; w < nCols; w++)
 {
 int sum = 0;
 
 for(int h = 0; h < nRows; h++)
 {
  uchar *pRow = dst.ptr<uchar>(h, w); //该列中每个像素的地址
  sum += (int)(*pRow);
 
  if(sum > 0) //到达了线条的上侧，像素和大于0
  {
  cout << "找到了线条点,";  //从上往下找，由于线条很细，目前只判断上边界。
  cout << "坐标如下： X = " << w << ", Y = " << h << endl; 
  fout << "坐标如下： X = " << w << ", Y = " << h << endl; //控制台会丢失数据，存到文本不会丢失
  sum = 0;
  break;
  }
 }
 }

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
 Mat src = imread("1.jpg", 0);
 //imshow("src", src);
 
 Mat dst;
 threshold(src, dst, 100, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); //二值化
 //imshow("dst", dst);
 
 int nRows = dst.rows;
 int nCols = dst.cols;
 
 ofstream fout("data.txt");
 
 //按列扫描，求像素和，由于是二值后的图片，没有线条时，该列的像素和为0；扫描到线条时像素大于0
 for(int w = 0; w < nCols; w++)
 {
 int sum = 0;
 
 for(int h = 0; h < nRows; h++)
 {
  uchar *pRow = dst.ptr<uchar>(h, w); //该列中每个像素的地址
  sum += (int)(*pRow);
 
  if(sum > 0) //到达了线条的上侧，像素和大于0
  {
  cout << "找到了线条点,";  //从上往下找，由于线条很细，目前只判断上边界。
  cout << "坐标如下： X = " << w << ", Y = " << h << endl; 
  fout << "坐标如下： X = " << w << ", Y = " << h << endl; //控制台会丢失数据，存到文本不会丢失
  sum = 0;
  break;
  }
 }
 }
 
 waitKey();
 cout << endl;
 system("pause");
 return 0;
}