继续改先正确的识别苹果，并标出轮廓，然后在编号

以下是一个Python示例程序，可以实现读取一张苹果树图片，提取指定颜色的苹果并标出其轮廓，并为每个苹果编号：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('apple_tree.jpg')

# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 提取指定颜色的苹果
h_min, h_max = 10, 30
s_min, s_max = 100, 255
v_min, v_max = 50, 255
lower = np.array([h_min, s_min, v_min])
upper = np.array([h_max, s_max, v_max])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# 用形态学操作去除噪声
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 标出苹果的轮廓并编号
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
num_apples = len(contours)
for i in range(num_apples):
    cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 2)
    M = cv2.moments(contours[i])
    cX = int(M["m10"] / M["m00"])
    cY = int(M["m01"] / M["m00"])
    cv2.putText(img, str(i+1), (cX, cY), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该程序首先读取一张苹果树图片，并将其转换为HSV颜色空间。然后提取指定颜色的苹果，这里以颜色的H（色调）、S（饱和度）和V（亮度）为阈值进行分割。接着使用形态学操作去除噪声，并标出苹果的轮廓并编号。

注意：在使用该程序前，请确保已经安装了OpenCV并具备一定的Python编程基础。另外，需要将程序中的图片路径替换为实际的图片路径，以及调整颜色阈值以适应不同的图片。