Vamos analisar o código passo a passo: 1. Leitura da imagem: `imagem = cv2.imread("imagem.jpg")` - Carrega a imagem do arquivo. 2. Conversão de cores: `imagem = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)` - Converte a imagem de BGR (padrão do OpenCV) para RGB. 3. Criação da matriz: `matriz = np.ones(imagem_shape, np.uint8) * 30` - Cria uma matriz de uns com o mesmo formato da imagem, multiplicada por 30. Isso significa que todos os valores da matriz são 30. 4. Adição da matriz à imagem: `imagem2 = cv2.add(imagem, matriz)` - Adiciona a matriz à imagem. Isso aumenta o valor dos pixels da imagem original em 30, o que resulta em um aumento do brilho. 5. Exibição da imagem: `cv2_imshow(imagem2)` - Exibe a nova imagem. Agora, analisando as alternativas: - Alternativa 1: Altera o valor dos pixels, aumentando o contraste da imagem. (Incorreto, pois o código não altera o contraste, mas sim o brilho.) - Alternativa 2: Altera o número de pixels, aumentando a imagem. (Incorreto, o número de pixels não é alterado.) - Alternativa 3: Altera o número de pixels, diminuindo a imagem. (Incorreto, o número de pixels não é alterado.) - Alternativa 4: Altera o brilho (nitidez) de uma imagem, tornando a imagem mais escura. (Incorreto, a imagem não fica mais escura.) - Alternativa 5: Altera o brilho (nitidez) de uma imagem, tornando a imagem mais clara. (Correto, pois a adição de 30 aos pixels aumenta o brilho da imagem.) Portanto, a alternativa correta é: Alternativa 5: Altera o brilho (nitidez) de uma imagem, tornando a imagem mais clara.