如何编写代码以便在预定义的区域自动执行图像标注（labeling）任务？请给出可运行的代码

为了在预定义区域自动执行图像标注（labeling）任务，通常可以使用深度学习库如TensorFlow、PyTorch或OpenCV等配合图像处理技术。以下是一个简单的例子，使用Python和`cv2`库来实现基于预定义矩形区域的图像对象检测并标注。假设我们已经有一个预先训练好的分类模型。

import cv2
import numpy as np

# 加载预定义的分类模型（这里假设是YOLOv3或其他支持矩形框预测的模型）
model = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights")

# 定义预定义的标注区域（矩形坐标）
region_of_interest = [(x1, y1, x2, y2), ...] # 这里是一系列(x, y, w, h)值，表示每个矩形的左上角和宽度高度

def auto_label(image_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 设置输入图像尺寸，并进行颜色空间转换到模型期望的格式
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

    # 将blob输入到模型中进行预测
    model.setInput(blob)
    layer_names = model.getLayerNames()
    output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in model.getUnconnectedOutLayers()]
    outs = model.forward(output_layers)

    # 遍历区域并获取对应区域内的物体标签和置信度
    for roi in region_of_interest:
        x1, y1, x2, y2 = roi
        roi_img = img[y1:y2, x1:x2]

        # 在ROI内做进一步处理（如调整大小或裁剪），然后执行预测
        roi_blob = cv2.dnn.blobFromImage(roi_img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
        roi_outputs = model.forward(output_layers, roi_blob)

        # 根据模型输出解码并标注图像
        labels, confidences = decode_predictions(roi_outputs, class_threshold=0.5) # 自定义函数，解析模型预测结果
        label_text = ', '.join([f"{l}: {c * 100:.2f}%" for l, c in zip(labels, confidences)])

        # 在原图上添加标注
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(img, label_text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)

    # 显示带有标注的图像
    cv2.imshow("Auto Labeled Image", img)
    cv2.waitKey(0)

# 使用预定义的函数
auto_label("your_image.jpg")

请注意，这个例子依赖于YOLOv3模型，实际应用中需要替换为你使用的模型文件路径和配置。同时，`decode_predictions`函数是一个自定义函数，你需要根据你的模型结构来实现它。