具体解释一下这段pil_image.resize(tuple(round(x * scale) for x in pil_image.size), resample=Image.BICUBIC)

这段代码针对一个 PIL 图像对象进行大小调整操作。resize() 方法接受一个元组参数，其中包含所需的新尺寸。此处的元组使用内置的 round() 函数来计算图像大小的浮点数值，并调整为最接近的整数值，以便进行大小调整。参数 resample 指定了调整大小所使用的方法，这里采用了 Image.BICUBIC 方法，该方法会对图像进行双三次插值操作，以获得更平滑的图像质量。

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解释一下这段pil_image.resize(tuple(round(x * scale) for x in pil_image.size), resample=Image.BICUBIC)

这段代码使用 Python 图像处理库 Pillow 中的方法 resize() 对 PIL 图像进行调整大小操作。参数 tuple(round(x * scale) for x in pil_image.size) 用于计算调整后的图像大小，其中 round() 方法用于将浮点数四舍五入为整数，保证计算出的图像大小为整数。resample=Image.BICUBIC 表示使用双三次插值算法进行图像调整，保证图像质量。

Image.resize方法详情

Image.resize是Python中PIL库（Pillow库的前身）中的一种图像缩放方法，用于调整图像的大小，可以将图像缩小或放大至指定尺寸。该方法需要传入一个参数，即目标尺寸，可以是一个tuple类型的(width, height)表示宽高，也可以是一个整数表示缩放比例。如果目标尺寸比原图尺寸大，则会进行放大操作，否则进行缩小操作，如果指定的尺寸与原图尺寸不成比例，则会进行裁剪或填充操作来适应目标尺寸。

方法签名如下：

Image.resize(size, resample=None, box=None, reducing_gap=None)

其中，参数说明如下：

- size：一个tuple类型的(width, height)表示目标宽高，或者是整数表示缩放比例；
- resample：缩放算法，可选值有PIL.Image.NEAREST、PIL.Image.BOX、PIL.Image.BILINEAR、PIL.Image.HAMMING、PIL.Image.BICUBIC、PIL.Image.LANCZOS，默认为PIL.Image.BICUBIC；
- box：指定缩放的区域，是一个四元组(x1, y1, x2, y2)，表示左上角和右下角的坐标；
- reducing_gap：指定缩小时使用的缩小间隔，如果为2，则每次缩小后再次缩小时会跳过一行/列，以此类推。

示例代码如下：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')

# 将图片缩小至原来的一半
new_img = img.resize((img.width // 2, img.height // 2))

# 将图片放大至原来的两倍
new_img2 = img.resize((img.width * 2, img.height * 2))

# 保存新图片
new_img.save('test_half.jpg')
new_img2.save('test_double.jpg')

在上面的示例中，我们使用了resize方法将图片缩小至原来的一半，然后将图片放大至原来的两倍，并保存成了新的图片文件。