1. 面试官：介绍基于 OpenCV 的 Haar 级联分类器的工作原理及应用场景。

2. 面试官：解释基于 OpenCV 的深度学习模型库 DNN 模块在目标检测中的作用和优势。

3. 面试官：详细介绍基于 OpenCV 的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法的工作原理和特点。

4. 面试官：对比基于 OpenCV 的 YOLO（You Only Look Once）和 Faster R-CNN 目标检测算法的优缺点。

5. 面试官：说明基于 OpenCV 的 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征描述子在目标检测中的应用和局限性。

6. 面试官：分析基于 OpenCV 的 KAZE 和 AKAZE 特征检测器在目标检测中的性能和适用场景。

7. 面试官：探讨基于 OpenCV 的 GrabCut 算法在图像分割中的原理和用途。

8. 面试官：归纳基于 OpenCV 的分水岭算法在图像分割中的工作原理及适用情况。

9. 面试官：介绍基于 OpenCV 的基于概率的霍夫线变换（Hough Line Transform）算法在图像分割中的特点和应用。

10. 面试官：详细介绍 OpenCV 库中的 GrabCut++ 算法，以及它相较于原始 GrabCut 算法的改进之处和优势。