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：

1. 计算出以该像素点为中心，放大后的图片的大小。

2. 根据放大后的大小，创建一个空白的图片。

3. 将原图的像素点按照一定的比例复制到新的图片中，以达到放大的效果。具体来说，可以以该像素点为中心，在周围复制多个像素点，同时根据距离和颜色等因素，进行插值计算，以获得更加自然的放大效果。

4. 最后，可以根据需要，对放大后的图片进行一些后处理，如调整亮度、对比度等。

下面是一个可能的实现过程：

import cv2
import numpy as np

def zoom_at_point(img, scale, point):
    # 以 point 为中心，计算放大后的大小
    h, w = img.shape[:2]
    x, y = point
    new_h, new_w = int(h * scale), int(w * scale)
    top, left = max(0, y - int(new_h / 2)), max(0, x - int(new_w / 2))
    bottom, right = top + new_h, left + new_w

    # 创建空白的图片
    new_img = np.zeros((new_h, new_w, 3), dtype=np.uint8)

    # 复制像素点，并进行插值计算
    for i in range(top, bottom):
        for j in range(left, right):
            src_i, src_j = int((i - top) / scale), int((j - left) / scale)
            if src_i < 0 or src_i >= h or src_j < 0 or src_j >= w:
                continue
            new_img[i - top, j - left] = img[src_i, src_j]

    # 后处理
    new_img = cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    new_img = cv2.convertScaleAbs(new_img, alpha=1.2, beta=10)

    return new_img

其中，`point` 表示要放大的像素点的坐标，`scale` 表示放大倍数，`img` 表示原始图片。函数返回放大后的图片。