图像上采样算法代码，python实现，原始图像为10份.png格式（分辨率96x96）图像，读入图像之后进行上采样，导出128x128分辨率的图像

在Python中，我们可以使用OpenCV库来处理图像并进行上采样操作。OpenCV提供了`cv2.resize()`函数，可以方便地调整图像大小，包括上采样。假设您已经安装了OpenCV，下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 假设文件路径列表保存了10张原始96x96像素的.png图片
image_files = ['path_to_image1.png', 'path_to_image2.png', ..., 'path_to_image10.png']

# 创建一个空列表存放上采样后的128x128像素图像
upsampled_images = []

for img_path in image_files:
    # 读取原始图像
    original_img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 如果是彩色图片，可以使用IMREAD_COLOR
    assert original_img is not None, f"无法打开 {img_path}"

    # 上采样，指定插值方法如cv2.INTER_LINEAR(线性插值) 或者 cv2.INTER_CUBIC(立方卷积)
    upsampled_img = cv2.resize(original_img, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    # 将结果转换回numpy数组，并保存到upsampled_images列表中
    upsampled_images.append(upsampled_img)

# 导出上采样的图像
for i, img in enumerate(upsampled_images):
    output_path = f'upsampled_image_{i+1}.png'
    cv2.imwrite(output_path, img)
    print(f"Image {i+1} saved to {output_path}")