A.使用普通切片方式遍历
B.使用numpy迭代器遍历
C.直接访问图像矩阵的元素
D.使用cv2.split（）函数分离通道后遍历

A.cv2.VideoCapture（）用于打开视频文件
B.cv2.VideoWriter（）用于保存视频文件
C.cv2.VideoCapture（）.read（）用于读取视频帧
D.cv2.VideoWriter（）.write（）用于写入视频帧

A.cv2.imread（）用于读取图像文件
B.cv2.imwrite（）用于保存图像文件
C.cv2.imdecode（）用于从内存缓冲区读取图像
D.cv2.imencode（）用于将图像编码为内存缓冲区

A.cv2.imread（）函数用于读取图像
B.OpenCV中，颜色通道的顺序是RGB（红、绿、蓝）
C.在使用OpenCV的边缘检测时，常用的算法是Sobel、Laplacian和Canny
D.OpenCV的cv2.cvtColor（）函数可以用于颜色空间的转换

A.特征提取是从图像中提取关键信息的过程
B.特征提取可以帮助进行图像匹配和识别
C.所有特征提取算法都是基于像素值的比较
D.特征提取在计算机视觉中起着重要作用

A.计算机视觉是让计算机具备视觉感知能力的技术
B.计算机视觉包括图像处理、物体识别等多个领域
C.计算机视觉仅限于静态图像的处理
D.计算机视觉可以应用于自动驾驶、医疗影像等多个领域

A.Canny算法是一种边缘检测算法
B.cv2.Canny（）函数可以用于边缘检测
C.Sobel算子和Laplacian算子都是用于边缘检测的
D.边缘检测只能在彩色图像上进行

A.OpenCV是一个开源计算机视觉库
B.OpenCV支持多种编程语言，包括Python和C++
C.OpenCV只能在Windows操作系统上使用
D.OpenCV可以用于图像处理和视频分析

A.cv2.calcHist（[img]，[0]，None，[256]，[0，256]）
B.plt.hist（img.ravel（），256，[0，256]）
C.cv2.equalizeHist（img）
D.cv2.histogram（img）

A.cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
B.cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_BGR2HSV）
C.cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_GRAY2BGR）
D.cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_HSV2BGR）

A.cap =cv2.VideoCapture（’video.mp4’）
B.ret，frame =cap.read（）
C.cv2.VideoWriter（’output.avi’，cv2.VideoWriter_fourcc（*’XVID’），20.0，（640，480））
D.cv2.imread（’video.mp4’）