首先，您需要了解Hough变换算法的一般工作原理。从您的问题中，我们不清楚您对该算法的熟悉程度。
如果需要，我建议阅读以下内容：
1.算法的描述，参考您在问题中提到的opencv文档：Hough Transform。

1. OpenCV的Hough Line Transform教程。
   简而言之，经典算法由以下元素组成（为方便起见，所有Angular 均以度而非弧度表示）：
   1.一条直线的参数化是它与原点的垂直距离（ρ- rho）和这条垂直线形成的Angular （θ- theta）。
2. cv::HoughLines的rho和theta参数实际上决定了ρ和θ的分辨率。由于距离受图像对角线大小的限制，Angular 为0..180，我们可以创建一个所有距离和Angular 组合的矩阵（根据分辨率）。这称为累加器。
   例如：如果图像对角线为100，rho参数为20，我们将在矩阵中得到以下ρ值：0，20，40，60，80，100。这同样适用于Angular 。累加器矩阵中的每个单元代表一条势线（具有特定的ρ，θ）。
   1.输入图像必须是一个二进制掩码。我们遍历所有“点亮”的像素。每个像素可以属于多条线（根据不同的ρ和θ）。我们增加累加器中与这些线对应的每个单元格。这就像投票给它。
   1.最后，我们选择投票数最高的行（取决于threshold）作为输出。

多尺度版本增加了以下内容，以形成一个迭代过程：

1. srn参数确定距离分辨率的除数，而不是对ρ应用单一分辨率。
   1.类似地，stn参数确定Angular 分辨率的除数，而不是对θ应用单个分辨率。
   1.还有min_theta和max_theta参数可以限制我们跟踪的Angular 范围。
   一般来说，多尺度版本可以提供更好的结果（由于尝试了更多的分辨率），但代价是计算量更大。
   我还没有找到关于这个迭代过程的确切方法的正式文档。
   但从opencv源代码中的注解来看，似乎至少完成了2次迭代：一个粗略（rho和theta）和一个精细（rho/srn和theta/stn）。
   我建议您尝试这两种方法，并比较特定情况下的结果质量和处理时间。
   请注意，还有一个概率版本-参见cv::HoughLinesP