原理先留著，日後補上。
針對線檢測，一般使用累計概率霍夫變換：houghlinep()函式 檢測速度更快。
cv_exports_w void houghlinesp( inputarray image, outputarray lines,
double rho, double theta, int threshold,
double minlinelength = 0, double maxlinegap = 0 );
第二個引數：輸出的lines，儲存了檢測到的線條的向量，每條線具有4個元素的向量（x_1,x_2,y_1,y_2）
真實儲存時 [0] [1]表示第乙個點 [2][3]表示第二個點
第三個引數：以畫素為單位的距離精度，生成極座標的時候的畫素掃瞄步長
第四個引數：以弧度為單位的角度精度，生成極座標的時候的角度步長 ，一般取值 cv_pi/180
第五個引數：即識別某部分為圖中的一條直線時它在累加平面中必須達到的值，只有獲得足夠交點的極座標點才被看作是直線，
大於閾值threshold的線段才可以被檢測並返回到結果中
第六個引數： 最小直線長度，預設值0 ，比這個長度短的直線就不能被顯現出來
第七個引數：允許將同一行點與點之間連線起來的最大的距離
canny(img1, grayimg, 100, 200); //輸出即為邊緣二值化影象
cvtcolor(grayimg, img1, color_gray2bgr);
imshow("input img", grayimg); //邊緣二值化影象
vectorlines;//定義乙個向量結構lines用來存放得到的線段向量集合
houghlinesp(grayimg, lines, 1, cv_pi / 180, 100, 20, 10);
for (size_t i = 0;i < lines.size();i++)
imshow("output img", img1);霍夫圓變換 houghcircle()函式
與線變換相比， 圓變換最大的優勢就是不需要原圖是二值的， houghlinesp需要原圖為二值影象;
cv_exports_w void houghcircles( inputarray image, outputarray circles,
int method, double dp, double mindist,
double param1 = 100, double param2 = 100,
int minradius = 0, int maxradius = 0 );
輸出 circles 為儲存了檢測到的圓的向量， 每個向量包含了三個元素的浮點向量（x,y,radius）
第三個引數為使用的檢測方法，目前只有一種辦法可以使用 即霍夫梯度法 hough_gradient
第四個引數dp 通常設定1 使得檢測圓心的累加器影象與源影象解析度相同。
設定為2的話，累加器只有源影象一般大小的高度和寬度
第五個引數 mindist 圓心之間的最小距離，這個引數如果太小，多個相鄰的圓可能就被檢測成同乙個圓
設定太大，某些圓就不能被檢測出來
第六個引數 有預設值100，他表示傳遞給canny邊緣檢測運算元的高閾值，而低閾值為高閾值的一半
第七個引數 有預設值為100， 他表示在檢測圓心階段的累加器的閾值。
它越小，則可以檢測更多不存在的圓；越大的話，能通過檢測的圓就更加接近完美的圓形
最後倆引數 乙個表示圓半徑的最小值，乙個表示圓半徑的最大值，可以直接使用預設，也可以自己規定來輔助檢測圓。
cvtcolor(img1,grayimg,color_bgr2gray);
medianblur(grayimg, grayimg, 3);
//因為霍夫圓檢測對雜訊比較敏感，首先要對影象做中值濾波
//gaussianblur(grayimg, grayimg, size(7, 7), 1.5, 1.5);
//此濾波方式為釋義中推薦 7*7 sigma1.5 1.5
vectorcircle1;
houghcircles(grayimg, circle1, hough_gradient, 1, 50, 100, 50, 0, 0);
cvtcolor(grayimg, grayimg, color_gray2bgr);
for (size_t i = 0; i < circle1.size(); i++)
imshow("output img", grayimg);
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