openCV对识别出的目标对象标号（putText函数）

　　示例代码：

　　就像下面这段代码，直接利用cv.putText函数即可，注意数字需要转化成字符型!

　　# 提取轮廓

　　# findContours函数会修改原始图像

　　cnts = cv.findContours(cannyImg.copy(), mode=cv.RETR_EXTERNAL, method=cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

　　# print(cnts)

　　cnts = imutils.grab_contours(cnts)

　　numCnts = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")[0] ##排序，从左到右将轮廓排列

　　total = 0

　　num=1

　　for (i,c) in enumerate(numCnts):

　　#print(i)

　　# 直边界矩形一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。

　　# (x,y)是矩形左上角坐标，(w,h)是矩形宽和高

　　(x, y, w, h) = cv.boundingRect(c)

　　#限制条件，剔除一些不想要的轮廓

　　if cv.contourArea(c) > 80 or cv.contourArea(c) < 40 or w >= 15 or h >= 15:

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　　#轮廓面积

　　# print(cv.contourArea(c))

　　# print('w=',w,'h=',h)

　　#轮廓位置

　　print('(%d,%d)' % ((x + h) / 2, (y + w) / 2))

　　# 在原图上描出轮廓,因为原图是三通道的，轮廓的圈显示的是红色，若是在灰度模式下读的图片上直接勾勒轮廓那就不是红色了，不利于观察!

　　cv.drawContours(original, [c], -1, (0, 0, 255), 1)

　　# cv.putText各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细

　　#用num而不用i，输出一下i就知道会受到其他被排出的轮廓的干扰!

　　cv.putText(original,str(num), (x, y - 15), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)