human
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？
gpt
関数resize_imagesは、images numpy配列で表される画像のリストと、希望する解像度res_xとres_yを受け取ります。そして，この関数は，入力 images numpy 配列と同じ枚数で，希望する解像度の res_x と res_y を持つ numpy 配列 resized_images を作成します．

そして，この関数は，for ループを用いて images 配列内の各画像を繰り返し処理します．各繰り返しに対して， scipy.misc ライブラリの resize 関数を用いて現在の画像のサイズを変更し， resized_images 配列の対応する位置にリサイズされた画像を格納します．

最後に，この関数は，リサイズされた画像を含む resized_images 配列を返します．
human
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。
gpt
scipyを使わずにリサイズ関数を実装する1つの方法は、pythonのcv2ライブラリを使うことです。cv2を使ったリサイズ関数の例を示します：

```
import cv2

def resize_images(images, res_x, res_y):
    resized_images = np.zeros((images.shape[0], res_x, res_y))
    for n in range(len(images)):
        resized_image = cv2.resize(images[n, :, :], (res_x, res_y), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        resized_images[n, :, :] = resized_image
    return resized_images
```

この実装では， scipy.misc.resize 関数の代わりに cv2.resize 関数が利用されています．cv2.resize 関数は，リサイズされる画像，指定されたサイズ（ res_x, res_y ），リサイズ時に利用される補間法を引数にとります．この例では，補間方法を cv2.INTER_NEAREST とし，最近傍補間を用いています．