jupyter notebook请对图(./pic/R-C.png)中的狗（dog）、单车（bike）和卡车（truck）进行标注（使用不同的颜色）。注意空心矩形框和实心矩形框，注意文字的位置。图像素材：R-C.png

Jupyter Notebook是一款流行的交互式数据科学环境，它支持编写和运行Python脚本，并允许用户在一个文档式的环境中整合文本、代码、计算结果以及可视化内容。对于图片标注的需求，你可能会使用像OpenCV这样的库来进行基本操作，但在Jupyter Notebook中，通常会结合matplotlib或seaborn等可视化工具来展示图片，并使用像是PIL（Pillow）这样的库来处理图片。

针对你提供的"R-C.png"图像，要在Jupyter Notebook中进行标注，你需要使用以下步骤：

1. 导入必要的库：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from PIL import Image

2. 加载图片并显示：

   img = Image.open('./pic/R-C.png')
   plt.imshow(img)

3. 使用`plt.gca()`获取当前图形上下文，然后创建不同颜色的矩形框和标签：

   ax = plt.gca()
   
   # 定义颜色
   colors = {'dog': 'red', 'bike': 'blue', 'truck': 'green'}
   
   # 标注每个物体
   for obj_name in ['dog', 'bike', 'truck']:
       bbox = get_bbox(obj_name, img)  # 假设get_bbox函数返回对应对象的边界框信息
       rect = plt.Rectangle(bbox[0], *bbox[1], fill=False, edgecolor=colors[obj_name])
       ax.add_patch(rect)
       
       # 文字标注位置
       text_x, text_y = get_text_pos(obj_name, bbox, img.size)  # 假设get_text_pos返回文字的放置位置
       ax.text(text_x, text_y, obj_name, color=colors[obj_name], fontsize=14)

4. 显示最终的标注图像：

   plt.show()

请注意，这里假设了`get_bbox`和`get_text_pos`是你自己实现的一些辅助函数，用于从图片中提取出需要标注的对象边界框和文本位置。实际操作中，这通常依赖于预先训练好的目标检测模型，如YOLO或 Faster R-CNN，来提供精确的标注信息。如果你没有现成的标注信息，可能需要先进行图像分析和标注工作。