在Python中，你可以使用PIL（Pillow）库来调整图片的分辨率。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用PIL库来提高图片的分辨率：
```python
from PIL import Image
打开图片
image = Image.open（'input.jpg'）
设置新的宽度和高度
new_width = 800
new_height = 600
调整分辨率
resized_image = image.resize（（new_width, new_height）, Image.ANTIALIAS）
保存调整后的图片
resized_image.save（'output.jpg'）
在这个示例中，你需要将`input.jpg`替换为你想要提高分辨率的图片的文件名，`new_width`和`new_height`是你希望调整到的宽度和高度。`Image.ANTIALIAS`参数用于在缩放图像时提供高质量的缩放。如果你想要批量修改一个文件夹中所有图片的分辨率，可以使用以下代码：```pythonimport os
from PIL import Image
def resize_images_in_folder（input_folder, output_folder, new_width, new_height）:
确保输出文件夹存在
if not os.path.exists（output_folder）:
os.makedirs（output_folder）
遍历输入文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir（input_folder）:
if filename.endswith（（'.png', '.jpg', '.jpeg'））:
打开图片
image = Image.open（os.path.join（input_folder, filename））
调整分辨率
resized_image = image.resize（（new_width, new_height）, Image.ANTIALIAS）
保存调整后的图片
resized_image.save（os.path.join（output_folder, filename））
使用示例
input_folder = 'path/to/input/folder'
output_folder = 'path/to/output/folder'
new_width = 800
new_height = 600
resize_images_in_folder（input_folder, output_folder, new_width, new_height）
在这个批量处理的函数中，`input_folder`是包含原始图片的文件夹路径，`output_folder`是保存调整后的图片的目标文件夹路径。函数会遍历输入文件夹中的所有图片文件，并将它们调整为指定的分辨率后保存到输出文件夹中。
请注意，上述代码示例适用于PIL（Pillow）库，如果你使用的是OpenCV库，调整图片分辨率的方法会有所不同。