blocks|key|1410003|text|这些在概念下的文档中有详细的描述(也在添加一些内容的版本的发布说明中)。例如：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1410004|NEAREST
从输入图像中选择一个最近的像素。忽略所有其他输入像素。
BILINEAR
对于调整大小，使用可能有助于输出值的所有像素的线性插值来计算输出像素值。对于其他转换，在输入图像中使用2x2环境上的线性插值。
BICUBIC
对于调整大小，使用可能有助于输出值的所有像素的三次插值来计算输出像素值。对于其他转换，在输入图像中使用4x4环境上的三次插值。|blockquote|style|CODE|1410005|这张图表是：|1410006|​|1410007|📷|atomic|1410008|1410009|请参阅也是|1410010|Anti别名改名为Lanczos|1410011|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/concepts.html#filters|1|https://pillow.readthedocs.io/en/latest/releasenotes/3.4.0.html#new-resizing-filters|2|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/acca41ee8f1326e3727e065f3cae07fa.png|imageAlt|3|https://pillow.readthedocs.io/en/latest/releasenotes/2.7.0.html?highlight=antialias#antialias-renamed-to-lanczos^0|3|2|0|J|E|1|0|0|7|10|8|31|7|0|0|0|0|1|2|0|0|3|2|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1C|8|@]|9|@$A|1D|B|1E|1|1F]|$A|1G|B|1H|1|1I]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|1J|8|@$A|1K|B|1L|G|H]|$A|1M|B|1N|G|H]|$A|1O|B|1P|G|H]]|9|@]|C|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|N|5|O|7|1S|8|@]|9|@$A|1T|B|1U|1|1V]]|C|$]]|$1|P|3|L|5|6|7|1W|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1X|8|@]|9|@$A|1Y|B|1Z|1|20]]|C|$]]|$1|S|3|T|5|F|7|21|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|22|8|@]|9|@]|C|$]]]|V|$W|$5|X|Y|Z|C|$10|11]]|12|$5|X|Y|Z|C|$10|13]]|14|$5|15|Y|16|C|$17|18|19|-4]]|1A|$5|X|Y|Z|C|$10|1B]]]]

These are described in detail in the docs under <a href="https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/concepts.html#filters" rel="noreferrer">Concepts</a> (and also in the <a href="https://pillow.readthedocs.io/en/latest/releasenotes/3.4.0.html#new-resizing-filters" rel="noreferrer">release notes for the version where some were added</a>. For example:
<blockquote>
<code>NEAREST</code>
Pick one nearest pixel from the input image. Ignore all other input pixels.
<code>BILINEAR</code>
For resize calculate the output pixel value using linear interpolation on all pixels that may contribute to the output value. For other transformations linear interpolation over a 2x2 environment in the input image is used.
<code>BICUBIC</code>
For resize calculate the output pixel value using cubic interpolation on all pixels that may contribute to the output value. For other transformations cubic interpolation over a 4x4 environment in the input image is used.
</blockquote>
And this chart:
<a href="https://i.stack.imgur.com/bKlzT.png" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/bKlzT.png" alt="Filters comparison table: NEAREST fastest, LANZCOS best quality" /></a>
See <a href="https://pillow.readthedocs.io/en/latest/releasenotes/2.7.0.html?highlight=antialias#antialias-renamed-to-lanczos" rel="noreferrer">also</a>:
<blockquote>
Antialias renamed to Lanczos
</blockquote>

As described in <a href="https://pillow.readthedocs.io/en/3.0.0/reference/Image.html" rel="noreferrer">Image.resize</a>, there are multiple mothods to resize an image. For eexample, <code>PIL.Image.NEAREST</code>, <code>PIL.Image.BILINEAR</code>, <code>PIL.Image.BICUBIC</code> et al. But in <a href="https://github.com/itijyou/ademxapp/blob/master/util/util.py" rel="noreferrer">util.py</a> for semantic segmentation, <code>Image.ANTIALIAS</code> is used when target image size is smaller than source image, and <code>Image.BICUBIC</code> is used when target image is larger, even <code>Image.LINEAR</code> is also used. What's the difference among them?

What's the difference between various image resizing algorithms in the module of PIL.Image?

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正如在中所描述的，有多种方法来调整图像的大小。例如，PIL.Image.NEAREST，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.BICUBIC等。但在的语义分割中，当目标图像尺寸小于源图像时使用Image.ANTIALIAS，当目标图像较大时使用Image.BICUBIC，甚至使用Image.LINEAR。他们之间有什么区别？

问PIL.Image模块中各种图像大小算法的区别是什么？
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