要在OpenCV中實現圖像內容的自動標注，可以使用圖像識別和對象檢測的技術。以下是一般的步驟：

1. 導入必要的庫和模型：首先，導入OpenCV庫和所需的其他庫，并加載預訓練的圖像識別模型或對象檢測模型。

2. 加載圖像：使用OpenCV加載要進行標注的圖像。

3. 預處理圖像：對圖像進行必要的預處理，例如調整大小、歸一化等。

4. 對圖像進行圖像識別或對象檢測：使用加載的模型對圖像進行圖像識別或對象檢測，識別圖像中的內容并返回標注結果。

5. 在圖像上標注內容：根據識別或檢測的結果，在圖像上標注出識別到的對象或內容。

6. 顯示或保存標注后的圖像：最后，可以選擇將標注后的圖像顯示在屏幕上或保存為文件。

這是一個簡單的示例代碼，演示如何使用OpenCV進行圖像內容的自動標注：

import cv2

# 加載預訓練的圖像識別模型或對象檢測模型
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('frozen_inference_graph.pb', 'label_map.pbtxt')

# 加載圖像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 預處理圖像
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, size=(300, 300), swapRB=True, crop=False)

# 對圖像進行對象檢測
model.setInput(blob)
output = model.forward()

# 在圖像上標注內容
for detection in output[0, 0, :, :]:
    confidence = detection[2]
    if confidence > 0.5:
        class_id = int(detection[1])
        label = class_labels[class_id]
        x = int(detection[3] * image.shape[1])
        y = int(detection[4] * image.shape[0])
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x, y), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(image, label, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

# 顯示標注后的圖像
cv2.imshow('Image with annotations', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在這個示例中，我們加載了一個預訓練的對象檢測模型，對圖像進行對象檢測，然后在圖像上標注出檢測到的對象。最后，顯示標注后的圖像。具體的標注內容和效果會根據加載的模型和圖像的內容而有所不同。