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’）

A.cv2.Canny（img，50，150）
B.cv2.Sobel（img，cv2.CV_64F，1，0，ksize=3）
C.cv2.Laplacian（img，cv2.CV_64F）
D.cv2.cornerHarris（img，2，3，0.04）

A.cv2.resize（img，（200，200））
B.cv2.resize（img，None，fx=0.5，fy=0.5）
C.cv2.pyrUp（img）
D.cv2.pyrDown（img）

A.cv2.imread（’image.jpg’，cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
B.img =cv2.imread（’image.jpg’，0）
C.img =cv2.imread（’image.jpg’，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
D.img =cv2.imread（’image.jpg’，cv2.IMREAD_COLOR）