1. 面试官：通过OpenCV实现基于视觉特征的图像分割算法。

2. 面试官：使用深度学习模型进行图像分割，比较传统方法和深度学习方法的优缺点。

3. 面试官：在边缘检测中，如何使用OpenCV检测图像中的边缘？

4. 面试官：解释Canny边缘检测算法的原理，并描述它的优点和局限性。

5. 面试官：使用OpenCV和Python编写一个边缘检测器，实现图像的高效边缘检测。

6. 面试官：描述图像分割和边缘检测在实际场景中的应用，并讨论存在的挑战和解决方案。

7. 面试官：介绍基于非极大值抑制的边缘检测方法，并探讨其在实际图像处理中的作用。

8. 面试官：使用Hough变换检测图像中的直线，并说明Hough变换在边缘检测中的作用。

9. 面试官：讨论边缘检测中的深度学习方法，如何利用卷积神经网络实现边缘检测和图像分割？

10. 面试官：通过图像处理和机器学习技术实现实时的图像边缘检测和分割，同时保持高性能和低延迟。