OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够处理图像和视频上的各种任务，包括图像处理、特征检测、物体识别等等。在Python中，OpenCV被广泛应用于图像处理领域，可以快速实现各种基本的图像处理、分析和计算操作。
本文主要介绍OpenCV Python实现图像指定区域裁剪的方法和步骤。从图像读取、指定区域、裁剪尺寸、输出结果四个方面进行详细分析。
一、图像读取
使用OpenCV Python读取图像很简单，只需要调用cv2.imread()函数即可，该函数的参数是图像的路径，返回值是一个numpy数组，即图像的像素矩阵。
代码如下：
```
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
```
其中，'image.jpg'是图像文件的路径，img是读取到的图像像素矩阵。
二、指定区域
为了实现图像指定区域裁剪，我们需要明确裁剪的区域。通常，我们可以通过指定裁剪区域的起点、终点坐标来实现，即左上角和右下角的坐标。
在OpenCV中，图像的坐标系原点在左上角，即像素坐标为(0,0)。因此，我们可以通过指定裁剪区域的左上角坐标和右下角坐标来确定裁剪区域。
代码如下：
```
x1, y1 = 100, 100 # 起点坐标
x2, y2 = 300, 300 # 终点坐标
crop_img = img[y1:y2, x1:x2]
```
其中，x1、y1为裁剪区域的左上角坐标，x2、y2为裁剪区域的右下角坐标。crop_img是裁剪后的图像像素矩阵。
三、裁剪尺寸
裁剪区域的尺寸是指裁剪区域的宽度和高度。在实际应用中，我们可能需要指定裁剪区域的尺寸，而不是指定裁剪区域的终点坐标。
为了实现指定裁剪区域的尺寸，我们可以通过计算裁剪区域的宽度和高度，然后根据左上角坐标进行裁剪。具体方法如下：
```
x1, y1 = 100, 100 # 起点坐标
w, h = 200, 200 # 裁剪区域的宽度和高度
crop_img = img[y1:y1+h, x1:x1+w]
```
其中，w、h为裁剪区域的宽度和高度。
四、输出结果
最后，我们需要将裁剪后的图像保存到本地或者显示在屏幕上。如果需要保存到本地，可以使用cv2.imwrite()函数，该函数的参数是保存路径和图像像素矩阵。
代码如下：
```
cv2.imwrite('crop_img.jpg', crop_img)
```
如果需要在屏幕上显示裁剪后的图像，可以使用cv2.imshow()函数和cv2.waitKey()函数，前者用于显示图像，后者用于暂停程序，等待键盘输入。具体代码如下：
```
cv2.imshow('crop_img', crop_img)
cv2.waitKey(0)
```
其中，'crop_img'是窗口名称，0表示无限等待键盘输入。
