img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

这行代码的作用是将img1图像的大小调整为与img2图像相同，以便进行后续的图像处理或者图像融合等操作。cv2.resize函数是OpenCV中用于图像缩放的函数，其第一个参数是需要缩放的图像，第二个参数是缩放后的图像大小，可设置为一个元组，元组的第一个值为宽度，第二个值为高度。该函数会返回一个缩放后的图像。

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解释img2 = cv2.resize(img, (64, 64)) img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2])) img3[0, :] = img2

这段代码的作用是将一张图片进行缩放并转换为一个4维的Numpy数组。具体解释如下：

1. `img2 = cv2.resize(img, (64, 64))`：这行代码使用OpenCV库中的函数`cv2.resize()`将原始图片`img`缩放为64x64的大小，保存在变量`img2`中。

2. `img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2]))`：这行代码创建了一个4维的Numpy数组`img3`，用于保存缩放后的图片数据。其中第一维的大小为1，表示只有一张图片；第二维和第三维的大小分别为`img2`的高度和宽度，表示图片的像素尺寸；第四维的大小为`img2`的通道数，表示图片的颜色通道数。

3. `img3[0, :] = img2`：这行代码将缩放后的图片数据复制到`img3`数组中，实现了将3维的图片数据转换为4维的Numpy数组的目的。具体地，`img3[0, :]`表示将数组`img3`中第1个元素（即第1张图片）的所有像素点的颜色通道值替换为`img2`中对应的像素点的颜色通道值。

综上所述，这段代码的作用是将一张图片缩放为64x64的大小，并将其转换为一个4维的Numpy数组，方便进行深度学习模型的输入。

large_img1 = cv2.resize(img3, (0, 0), fx=2self.scale, fy=2self.scale) 改为以某个点为基准放大图片

要以某个点为基准放大图片，可以先计算出该点在原图中的坐标，然后以该点为中心进行缩放。具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 计算出以该点为中心的矩形框在原图中的坐标范围，可以根据需要自定义矩形框的大小。

2. 将原图中该矩形框内的像素按照该点为中心进行平移，即将该点平移到矩形框的中心。

3. 对平移后的矩形框进行缩放操作，可以按照原来的方法使用 cv2.resize 函数。需要注意的是，此时缩放比例应该是相对于矩形框的大小而言，而不是相对于整张图片的大小。

4. 将缩放后的矩形框再次平移回去，使得该点仍然是图片的中心点。

以下是一个简单的代码示例，假设要以点 (x,y) 为中心放大图片：

import cv2
import numpy as np

# 读取原图
img = cv2.imread('test.jpg')

# 缩放比例
scale = 2

# 矩形框大小
w, h = 200, 200

# 计算矩形框在原图中的坐标范围
x1, y1 = int(x - w/2), int(y - h/2)
x2, y2 = int(x + w/2), int(y + h/2)

# 平移变换，将(x,y)移动到矩形框中心
M1 = np.float32([[1, 0, w/2-x], [0, 1, h/2-y]])
img2 = cv2.warpAffine(img, M1, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 缩放变换，以矩形框为基准进行缩放
img3 = cv2.resize(img2[y1:y2, x1:x2], None, fx=scale, fy=scale)

# 平移变换，再次将(x,y)移回原位置
M2 = np.float32([[1, 0, x-w/2], [0, 1, y-h/2]])
large_img1 = cv2.warpAffine(img3, M2, (img3.shape[1], img3.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('large_img1', large_img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此代码仅供参考，具体实现方法可以根据需求进行调整。