将图像转换为二进制不会显示足球场的白线

Question

我的灵感来自下面的blogpost，但是我正在为第2/3步而苦苦挣扎。我想根据阈值从灰度图像创建一个二进制图像，并最终在图像上显示所有白线。我想要的输出如下所示：

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首先，我想使用颜色阈值和形态学来分离足球场。

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)

这将产生以下输出：

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到目前为止，我对结果很满意，但由于阴影很大，当我对图片进行grayscale时，我正在与图像处理作斗争。因此，二值阈值是基于左上角的阳光部分，而不是足球场周围的白线。

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按照tutorials上的方法，我得到了以下简单阈值的输出：

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和自适应阈值：

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最后，Otsu的阈值：

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如何确保白线变得更明显？我正在考虑裁剪框架，所以我只看到了字段，然后使用基于白色的蒙版。不幸的是，这并没有成功。

非常感谢你的帮助，

Answer 1

您可以修改inRange以排除饱和色(即绿色)。我没有你的原始图像，所以我使用了你的中间结果：

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inRange的结果是您想要的二进制图像。我希望你能用原始图像达到更好的效果。我在图像中使用了this script -这使得搜索好的HSV值变得很容易。