将图像转换为二进制图像不会显示足球场的白线

Question

我受到以下blogpost的启发，但是我在第2/3步中苦苦挣扎。我想基于阈值从灰色图像创建二进制图像，并最终在图像上显示所有白线。我期望的输出如下所示：

首先，我想使用颜色阈值和形态来隔离足球场。

def isolate_field(img):
   hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

   # find green pitch
   light_green = np.array([40, 40, 40])
   dark_green = np.array([70, 255, 255])
   mask = cv2.inRange(hsv, light_green, dark_green)

   # removing small noises
   kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
   opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

   # apply mask over original frame
   return cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=opening)

这将提供以下输出：

到目前为止，我对结果感到满意，但是由于阴影很大，所以我在grayscale图片时仍在进行图像处理。结果，二值化阈值基于左上角的晴天部分，而不是足球场周围的白线。

按照tutorials上的方法，对于简单的阈值处理，我得到以下输出：

和自适应阈值：

最后，是大津的门槛：

如何确定白线变得更清晰？我当时正在考虑裁剪框架，因此我只能看到该区域，然后使用基于白色的遮罩。不幸的是，这没有解决。

非常感谢您的帮助，

Answer 1

您可以修改inRange以也排除饱和色。我没有您的原始图片，所以我使用了您的中间结果：

inRange的结果是所需的二进制图像。我希望您可以使用原始图像获得更好的效果。我在图像中使用了[此脚本]-可以轻松搜索良好的HSV值。