c++实现在灰度图像的基础上，在灰度图截取一段区域，大小n*n，提取这个区域的特征值当作模板。c++实现在灰度图像的基础上，在灰度图截取一段区域，大小n*n，提取这个区域的特征值当作模板。

实现这个功能需要用到以下步骤：

1. 读取灰度图像，并将其转换为二维数组形式。

2. 根据给定的区域大小n*n，确定截取的区域。

3. 遍历截取的区域，计算出该区域的特征值，可以考虑使用像素值的均值、方差、梯度等特征。

4. 将计算得到的特征值存储到一个向量中，作为该区域的模板。

下面是一个简单的C++实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

vector<float> extractFeature(Mat img, int n, int x, int y) {
    vector<float> feature;
    int half = n / 2;
    for (int i = x - half; i <= x + half; i++) {
        for (int j = y - half; j <= y + half; j++) {
            if (i >= 0 && i < img.rows && j >= 0 && j < img.cols) {
                feature.push_back(img.at<uchar>(i, j));
            }
        }
    }
    // 计算特征值
    float mean = accumulate(feature.begin(), feature.end(), 0.0) / feature.size();
    float var = 0;
    for (auto v : feature) {
        var += pow(v - mean, 2);
    }
    var /= feature.size();
    float grad = 0;
    for (int i = 1; i < feature.size(); i++) {
        grad += abs(feature[i] - feature[i - 1]);
    }
    feature.clear();
    feature.push_back(mean);
    feature.push_back(var);
    feature.push_back(grad);
    return feature;
}

int main() {
    // 读取灰度图像
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    int n = 5;  // 区域大小
    int x = 100, y = 100;  // 截取区域的中心坐标
    // 提取特征值
    vector<float> feature = extractFeature(img, n, x, y);
    // 输出特征值
    for (auto f : feature) {
        cout << f << " ";
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

上述代码中，我们使用了OpenCV库来读取灰度图像，并且使用了STL库中的向量来存储特征值。在`extractFeature`函数中，我们遍历了截取的区域，并计算出了该区域的均值、方差和梯度等三个特征值，最后将这些特征值存储到一个向量中并返回。在`main`函数中，我们指定了截取区域的中心坐标，并调用`extractFeature`函数来提取特征值，并输出到控制台。