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:
            continue
        #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)

示例图：