1. 面试官：使用OpenCV中的相似性度量函数，比较两幅图像的相似性。

2. 面试官：解释图像相似性度量方法中的结构相似性指数（SSIM）的原理和计算过程。

3. 面试官：在OpenCV中如何实现图像的直方图相似性度量？

4. 面试官：创建一个基于颜色直方图的图像相似性搜索引擎。

5. 面试官：解释并实现基于感知哈希算法的图像相似性度量方法。

6. 面试官：使用OpenCV和深度学习模型，将图像转换为特征向量，并比较图像相似性。

7. 面试官：使用基于卷积神经网络（CNN）的图像嵌入，实现图像相似性度量。

8. 面试官：探索图像相似性度量在实时图像处理和视频流分析中的应用。

9. 面试官：设计一种能够应对旋转、缩放和平移的图像相似性度量算法。

10. 面试官：探讨图像相似性度量在大规模图像数据库检索中的挑战与解决方案。