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

如果要以某个像素点为基准放大图片，可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义放大倍数，例如设为2。

2. 确定基准像素点的位置，例如设为(x,y)。

3. 根据放大倍数和基准像素点位置，计算出放大后的图片大小。

4. 创建一个新的空白图像，大小为放大后的图片大小。

5. 遍历新图像的每个像素点，根据原图像和放大倍数计算出对应的像素点位置，如果该位置在原图像范围内，则将原图像该位置的像素值复制到新图像对应位置。

以下是示例代码：

import cv2

# 定义放大倍数和基准像素点位置
scale = 2
x, y = 100, 100

# 读取原始图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 计算放大后的图片大小
height, width = img.shape[:2]
new_height, new_width = int(height * scale), int(width * scale)
dx, dy = int((x * scale) - x), int((y * scale) - y)

# 创建新的空白图像
new_img = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)

# 遍历新图像的每个像素点，复制原图像对应像素值
for i in range(new_height):
    for j in range(new_width):
        ii, jj = int(i / scale), int(j / scale)
        if ii < height and jj < width:
            new_img[i, j] = img[ii, jj]

# 显示放大后的图片
cv2.imshow('large_img', new_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们将原始图片放大两倍，并以(100,100)为基准像素点。运行代码后，会显示放大后的图片。你可以根据自己的需求修改放大倍数和基准像素点位置。