1. 色彩格式轉換

  將圖片顏色格式進行轉換，從RGB（原色光譜）轉為HSV^[8]（色調（H），飽和度（S），明度（V））。是因將圖片進行轉換後，更加有利於去進行顏色的提取和分辨，故進行轉換。

2. 色彩辨識及遮罩

  因圖片中不僅有場地，還含有其餘資訊，故為了僅提取出場地，利用場地內外的顏色差距，去加以凸顯場地。

  主要是透過HSV^[8]中，色調（H），飽和度（S），明度（V）的數值差異，透過調整這三樣參數，去保留照片中和場地一致的顏色區域，並在此時將照片顏色轉換為灰階，若是和場地一致色調的區域將顯示為白色，其餘區域皆為黑色，如同下圖一致。

  而轉換為灰階後可以較為明顯的觀察出場地，為了更加有利於觀察和後續操作，會將這個灰階圖片變成原圖的遮罩，此舉便是將白色區域的原圖保留，其餘皆為黑色，不會顯現，如圖一致。

1. 線段檢測

  將處理好的圖片使用Canny^[6]邊緣檢測，可藉此看出場地的部分是否完整辨識。

  使用Canny^[6]邊緣檢測，去偵測有遮罩^[5]的原圖，其會針對所觀察到的線條去加以繪製。因此圖上的遮罩^[5]便可以使其辨識出的線條數量減少，降低干擾值。

2. 產生線段座標

  將Canny^[6]所繪製出的線，進行霍夫轉換^[4]，並透過調整霍夫轉換^[3]公式中的參數值，去提取場地中的線段。

  霍夫轉換^[4]提供的僅有直線的極座標(rho,theta)，但為使後續使用便利，故將極座標轉換為直角坐標。

  將座標轉換後提取出線段的端點值，並繪製在原圖上。

1. 刪除多餘線段

  在圖中會發現，被繪製出的線條數極多，故將線條分為水平(row)和垂直(column)兩類去進行處理。

  雖分開處理，但處理步驟一致，皆是先將場地外的線段刪除，並利用線段中的間距去進行分組，計算出每組的座標平均值當作該組的線段，但為使其分類和位置更為精確，故分組繪製這個步驟執行了兩次。

  各自處理完後，再將兩者結合，產生出一組完整的場地座標。

2. 計算最終場地座標

  由於先前透過線段處理，所產生的座標仍有少許誤差，導致有些場地線不齊全或歪斜，因此使用透視變換去再次判斷場地，透過此方式將因攝影角度而變形的場地，校正為長方形，從而產生一組新的場地線座標。

  將兩種不同方式所產生的座標進行比較，當兩者的座標點差異不大，便判斷該點為有效節點(圖中的綠點)，因透視轉換^[9]中可能會產生多組的四邊形，故最終是將最多有效節點的組合視為最終的場地線座標。