用双线性插值法将图像“15.png”放大1.2倍后，对图像进行梯度锐化。可以帮我写出这个代码吗？

当然可以。使用Python和Pillow库，你可以很容易地实现双线性插值放大图像，然后用Sobel算子进行梯度锐化。这里有一个示例：

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
import numpy as np

# 打开原始图像
img = Image.open('15.png')

# 图像放大1.2倍，使用双线性插值
resized_img = img.resize((int(img.width * 1.2), int(img.height * 1.2)), resample=Image.BILINEAR)

# 将图像转换为numpy数组以便操作
np_img = np.array(resized_img)

# 对图像进行梯度锐化，使用Sobel算子
sobel_x = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]])
sobel_y = sobel_x.T
gradient_mag = np.sqrt(np.square(sobel_x.dot(np_img)) + np.square(sobel_y.dot(np_img)))

# 归一化梯度强度
normalized_gradient = gradient_mag / np.max(gradient_mag)

# 使用双线性插值恢复为图像
sharp_img = Image.fromarray(normalized_gradient.astype(np.uint8))

# 显示原始图像和锐化后的图像
sharp_img.show("Sharpened Image")
img.show("Original Image")

# 如果需要保存锐化后的图像
sharp_img.save("sharpened_15.png")

注意：这里使用的是Sobel算子进行梯度检测，对于像素值不是整数的浮点型图像，Sobel可能会导致一些边缘模糊。如果你的原始图像已经是整数类型的（比如灰度图像），则不需要额外转换。