INTER_NEAREST-最近邻插值法：该方法是从输入图像中最接近目标像素的位置获取像素值。在放大图像时，它可能会导致图像出现像素化的效果。
INTER_LINEAR-双线性插值法：该方法通过对周围像素进行加权平均来计算目标像素的值。它可以有效地减少图像的锯齿和模糊，但可能会导致一些细节丢失。
INTER_AREA-基于局部像素的重采样：该方法通过考虑目标像素周围的像素值来计算目标像素的值。它可以在图像抽取（image decimation）时提供更好的效果，但在放大图像时，效果可能类似于最近邻法。
INTER_CUBIC-基于4x4像素邻域的3次插值法：该方法使用周围4x4像素的立方函数来计算目标像素的值。它可以提供更平滑的图像，但计算量较大。
INTER_LANCZOS4-基于8x8像素邻域的Lanczos插值：该方法使用周围8x8像素的Lanczos函数来计算目标像素的值。它可以提供高质量的图像，但计算量较大。
在 Python 中，可以使用cv2模块来调用 OpenCV 的函数，你可以使用cv2.resize()函数来实现不同的插值方法。该函数用于对图像进行放缩，可以选择使用不同的插值方法，语法如下：
cv2.resize(src, dsize, fx= None, fy= None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
其中，src是输入图像，dsize是输出图像的大小，fx和fy是沿 x 和 y 轴的缩放因子，interpolation是插值方法，可以是cv2.INTER_NEAREST、cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_LANCZ0S4，默认情况下使用cv2.INTER_LINEAR作为插值方法。
你可以根据实际需求选择合适的插值方法，并调整fx和fy来实现图像的放缩效果。