OpenCV中没有直接提供区域生长分割算法，但你可以使用OpenCV的其它功能来实现区域生长分割。

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素组合在一起，形成一个区域。

在实现时，首先选择一个种子点，然后按照某种规则将与种子点性质相似的相邻像素加入到区域中，直到没有可加入的像素为止。

以下是一个简单的Python代码示例，使用OpenCV实现基于像素值的区域生长分割：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 定义种子点
seed = (50, 50)
# 定义生长规则，这里使用像素值
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2)
# 执行区域生长分割
_, label, stats, centroid = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8, ltype=cv2.CV_32S, seedPoint=seed)
# 将结果二值化
label = label.astype(np.uint8)
ret, label = cv2.threshold(label, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('segmented image', label)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中，我们首先读取图像，然后定义一个种子点。

接下来，我们使用`cv2.connectedComponentsWithStats()`函数执行区域生长分割，该函数返回每个连通组件的标签、
连通组件的统计信息（包括连通组件的尺寸、边界矩形等）和连通组件的中心点。

最后，我们将结果二值化并显示出来。