1. 面试官：介绍一下监督学习和无监督学习的区别。

2. 面试官：以 OpenCV 为例，说明监督学习和无监督学习在计算机视觉中的应用。

3. 面试官：详细解释 K-means 聚类算法，并说明其在图像处理中的应用。

4. 面试官：提出一种创新的监督学习模型，用于图像分类或目标检测，并介绍其原理和优势。

5. 面试官：探讨监督学习中的过拟合问题，以及在 OpenCV 中如何解决过拟合。

6. 面试官：提出一种无监督学习算法，用于图像分割或特征提取，并解释其实现原理。

7. 面试官：分析卷积神经网络（CNN）在监督学习中的优势，以及在 OpenCV 中如何构建并训练 CNN 模型。

8. 面试官：介绍支持向量机（SVM）算法，并说明其在图像识别中的应用。

9. 面试官：探讨无监督学习中的聚类算法在图像分析中的挑战和应用前景。

10. 面试官：提出一种创新的无监督学习模型，用于图像特征学习或图像生成，并阐述其设计思路和潜在的应用价值。