Analise o código: imagens = [\'imagem-1.jpg\', \'imagem-2.jpg\', \'imagem-3.jpg\'] for i in imagens: imagem = io.imread(i) imagem_2 = cv2.c...

Analise o código: imagens = [\'imagem-1.jpg\', \'imagem-2.jpg\', \'imagem-3.jpg\'] for i in imagens: imagem = io.imread(i) imagem_2 = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB) imagem_concat = cv2.hconcat((imagem,imagem_2)) cv2_imshow(imagem_concat) Assinale abaixo a alternativa que melhor representa as ações das linhas de código acima: Alternativas Alternativa 1: Cria uma lista de imagens; visualiza cada uma das imagens da lista; converte as imagens para o espaço de cores RGB; com o método cv2.hconcat() separa a versão BGR da versão RGB de cada imagem da lista; exibe a transformação final. Alternativa 2: Cria uma lista de imagens; lê as imagens da lista; converte as imagens para o espaço de cores RGB; concatena a versão BGR e RGB de cada imagem da lista; exibe (visualiza) as imagens concatenadas. Alternativa 3: Lê 3 imagens; faz um ?for? para verificar qual imagem está no espaço de cores RGB; concatena a versão BGR e RGB de cada imagem da lista; exibe (visualiza) as imagens separadamente. Alternativa 4: Cria uma lista de imagens; lê as imagens da lista; converte as imagens para o espaço de cores RGB; separa a versão BGR e RGB de cada imagem da lista; salva como um novo arquivo as imagens concatenadas. Alternativa 5: Lê as imagens da lista; verifica as características (parâmetros) das imagens; converte as imagens para o espaço de cores RGB; concatena a versão BGR e RGB de cada imagem da lista; exibe (visualiza) as imagens concatenadas.