Python 将图像转换为二进制格式'；t显示足球场的白线

我的灵感来自以下几点，但我正在努力完成第2/3步。 我想根据阈值从灰度图像创建一个二值图像，并最终显示图像上的所有白线。我希望的输出如下所示：

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)

这将提供以下输出：

到目前为止，我对结果很满意，但由于阴影太大，当我对图片进行

grayscale

。因此，二值阈值基于左上角的阳光部分，而不是足球场周围的白线

按照上的方法，我得到了以下简单阈值的输出：

和自适应阈值：

最后，大津的阈值：

我如何才能确保白线变得更清晰？我正在考虑裁剪帧，这样我只看到字段，然后使用基于白色的遮罩。不幸的是，那没有成功

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非常感谢您的帮助，

您可以修改范围中的

以排除饱和颜色（即绿色）。我没有你的原始图像，所以我使用了你的中间结果：


范围内的
inRange
的结果是您想要的二进制图像。我希望你能用原始图像获得更好的效果。我在图片中使用了，这使得搜索好的HSV值变得容易
 您还可以检查cv2.equalizeHist（src）是否工作。从我以前的核磁共振成像经验来看，它在那些明亮的部分对我来说非常好。没有原始图像，我们无法进行实验。