1. (2023高二上·杭州期末) 为了凸显图像的轮廓及其特征，可以对图像进行二值化处理。图像二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或1(0表示黑色，1表示白色)。小明设计图像二值化算法如下：

输入数据：将原图的每个像素的RGB灰度值存入二维数组img中；

处理数据：如果一个像素的RGB灰度值大于或等于阈值，则将该像素RGB灰度值设置为1，否则设置为0；

输出数据：将处理后的数据以图像形式呈现。

例如：部分图像二值化过程图-1所示。

图-1

请回答下列问题：

1. （1） 根据题意，若阈值为100，则图中第一行二值化处理后的编码是(用十六进 制表示)。
3. （2） 在不改变大小的前提下，一张1024*768，256级灰度图像进行二值化处理后，其图像的压缩比是（   ）（单选，填字母）。

   A . 256:1 B . 8:1 C . 4:1 D . 2:1
5. （3） 实现图像二值化功能的Python程序段如下，请在划线处填入合适的代码。

   from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl img=np.array(Image.open('deer.jpg').convert('L')) key=int(input('请输入设定阈值： ')) rows,cols=img.shape for i in range(rows):     for j in range(cols):         if :        #每个像素灰度值与阈值进行比较             img[i,j]=1         else:             img[i,j]=0

   #图像输出程序略

7. （4） 阈值为100的运行结果如图-2所示，若输入阈值为50，运行程序后输出的图像有可能的是（   ）（单选，填字母）。

   图-2

   A . B . C .