Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:次のPython関数があります。

`` python
def resize_images（images、res_x、res_y）：
    semized_images = np.zeros（（images.shape [0]、res_x、res_y）））
    範囲のnの場合（len（画像））：
        resized_images [n、：、：] = resize（images [n、：、：]、resized_images.shape [1：]、anti_aliasing = false）
    RETURNSIZED_IMAGES
`` `

機能は何をしますか？ Assistant:関数Resize_imagesは、画像Numpy配列と目的の解像度RES_XおよびRES_Yで表される画像のリストを取ります。次に、この関数は、入力画像数字と同じ数の画像を使用して、numpyアレイを作成します。

次に、この関数は、forループを使用して画像配列内の各画像を反復します。反復ごとに、scipy.miscライブラリのサイズ変更関数を使用して現在の画像をサイズ変更し、サイズ変更された画像をsezized_imagesアレイの対応する位置に保存します。

最後に、関数は、サイズ変更された画像を使用してResized_imagesアレイを返します。 
User:Scipyからサイズ変更機能を使用しないように私の関数を書き直してください。

### Response:

もちろん！これが書き直された関数です。そのため、代わりにOpenCVのサイズ変更関数を使用します。

`` `
CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

def resize_images（images、res_x、res_y）：
    semized_images = np.zeros（（images.shape [0]、res_x、res_y）））
    範囲のnの場合（len（画像））：
        resized_image = cv2.resize（images [n]、（res_y、res_x）、cv2.inter_nearest）
        resized_images [n] = resized_image
    RETURNSIZED_IMAGES

`` `