pillow resize默认插值方法
    Pillow（Python图像处理库）的resize函数默认使用的插值方法是“双线性插值”，它是一种基于局部加权平均的插值方法，适用于大多数情况。
    双线性插值算法是通过对像素之间的距离进行加权平均来计算新像素值的。它考虑到了附近像素的亮度变化，并据此计算出新像素的值。该方法在保持图像细节的同时，也保持了图像的整体平滑度。
    除了双线性插值，Pillow还提供了其他几种插值方法，包括最近邻插值、双三次插值、和 Lanczos 插值等。在使用resize函数时，您可以通过指定“resample”参数来选择使用哪种插值方法。
    例如，要使用最近邻插值方法，请将“resample”参数设置为Image.NEAREST：
    ```resize函数c++
    from PIL import Image
    im = Image.open('example.jpg')
    im_resized = im.resize((300, 300), resample=Image.NEAREST)
    ```
    这将使用最近邻插值方法将图像调整为300x300像素。您还可以尝试其他插值方法，以查看它们对图像的影响。
    需要注意的是，更复杂的插值方法可能需要更长的计算时间，因此在选择插值方法时应该权衡速度和图像质量之间的关系。

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