opencvで直線近似

何度かこの画像を見かけた気がしますが，処理対象はこの画像のみというわけではないのですよね？
白線と「白線でないもの」とを区別したいのであれば，面積みたいな指標よりも，白線に存在する特徴を判定に用いることを考えてみてはどうでしょうか．

「明暗差が大きいエッジであって，且つ，ある程度の長さを有する直線形状なもの」以上の条件が，検出すべき対象たる「白線」には存在しないのでしょうか．
例えば，「前記のような直線形状のエッジが(ある程度の距離を挟んで)平行に存在していて，その輝度勾配方向は逆向きである」みたいなことを考えることができそうです．
この指標であれば，例示した画像の上部の影による線は除外できそうですよね．
（実施環境の条件次第では「白線像の有り得る幅」みたいな知識を使える可能性もありそうです）

上の線を検知したいんですよね？
そもそも論として検知したい色(白線)が決まっているのであれば、
白色でマスキングをかければ良い話なのでは。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pathlib import Path

import cv2
import math
import numpy as np


def while_color_mask():
    sensitivity = 45
    lower = np.array([0, 0, 255 - sensitivity])
    upper = np.array([255, sensitivity, 255])
    return lower, upper


def main():
    file_name = str(Path(__file__).parent / "image.jpeg")
    img_src = cv2.imread(file_name)
    # ※cv2.imreadの戻り値は絶対にチェックすること。
    assert img_src is not None, file_name

    hsv = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    white = cv2.inRange(hsv, *while_color_mask())
    drop_img = cv2.bitwise_and(img_src, img_src, mask=white)
    cv2.imshow('drop_img', drop_img)

    # 入力画像をグレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(drop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # LSD生成
    LSD = cv2.createLineSegmentDetector()

    # 線分検出
    lines, width, prec, nfa = LSD.detect(gray)

    # グレースケール変換をBGR変換
    color = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    # 直線の描画
    for i in range(len(lines)):
        for x1, y1, x2, y2 in lines[i]:
            cv2.line(color, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

    # OpenCVがBGRなのでRGBに変換
    disp_in_img = cv2.cvtColor(color, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    cv2.imshow('src', img_src)
    cv2.imshow('dst', disp_in_img)

    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    main()

◇出力結果