Для выполнения поставленной задачи с использованием библиотеки OpenCV, следуйте приведенным ниже шагам:

1. Импортируйте необходимые библиотеки:

   В начале вашего скрипта необходимо импортировать библиотеку OpenCV и другие необходимые модули. Это можно сделать следующим образом:

   import cv2 

2. Считайте изображение:

   Используйте функцию cv2.imread() для загрузки изображения. Убедитесь, что указываете правильный путь к файлу изображения. Например:

   image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 

3. Преобразуйте изображение в палитру RGB:

   OpenCV загружает изображение в формате BGR по умолчанию. Чтобы преобразовать его в RGB, используйте функцию cv2.cvtColor():

   image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 

4. Выделите подматрицу пикселей:

   Теперь, когда у вас есть изображение в формате RGB, вы можете выделить подматрицу пикселей. Для этого используйте индексацию массивов. Укажите диапазоны строк и столбцов:

   submatrix = image_rgb[1266:1806, 2074:2554] # Обратите внимание, что верхняя граница не включается 

   Таким образом, подматрица будет содержать пиксели с 1266 по 1805 строки и с 2074 по 2553 столбцы.

5. Вывод идентификатора изображения:

   Если вам нужно вывести идентификатор изображения, вы можете использовать print() для отображения информации о подматрице:

   print(submatrix) 

Таким образом, вы получите подматрицу пикселей из исходного изображения, соответствующую указанным диапазонам строк и столбцов. Не забудьте заменить path_to_your_image.jpg на фактический путь к вашему изображению.