OpenCV 计算 RotatedRect 亮度值

在OpenCV中，`RotatedRect`本身并不直接包含亮度值信息，因为它是描述几何形状的结构，而不是像素级别的颜色或亮度数据。计算图像中特定区域的亮度通常涉及到访问图像数组（如Mat），并根据该区域的位置和大小读取像素值。

如果你想计算围绕`RotatedRect`周围某个固定大小的矩形区域内的平均亮度值，你可以按照以下步骤操作：

1. 使用`RotatedRect`获取区域的左上角坐标（`pt`）和宽度和高度（`width`, `height`）。
2. 创建一个新的ROI（Region of Interest，感兴趣区域），其边界由`pt`和`width`、`height`确定，并与原始图像对齐。
3. 从ROI中提取像素数据到一个临时矩阵中。
4. 对临时矩阵求平均值，作为该区域的亮度值。

这里是一个简单的伪代码示例：

cv::Mat img; // 假设img是你处理的图像
cv::Point2f pt = rotatedRect.center;
int width = rotatedRect.size.width;
int height = rotatedRect.size.height;

// 创建ROI
cv::Rect roi(pt.x, pt.y, width, height);

// 提取ROI到临时矩阵
cv::Mat roiImg(img(roi));

// 计算亮度值（假设灰度图像）
double averageBrightness = roiImg.mean()[0];

请注意，上述代码适用于灰度图像，如果是彩色图像，你需要分别计算每个通道的亮度平均值。另外，如果你想要实时计算每个`RotatedRect`变化时的亮度值，这可能会比较耗时，因为每次调整都会涉及一次图像操作。