当我们需要对图像进行放大或缩小时，为了避免图像变形或失真，我们需要进行插值。插值是一种基于已知数据点，在这些数据点之间进行估计的方法。在图像处理中，常见的插值方法包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值等。

双三次插值是一种常用的图像插值方法，可以在放大图像时保持图像的细节和平滑度。在双三次插值中，每个像素点的值是由周围16个像素点的值加权平均得到的，因此可以保持图像的细节。

具体地，双三次插值可以分为两步。首先，根据需要放大或缩小的比例计算出目标图像的大小。然后，在目标图像中的每个像素点周围选择一个16个像素点的区域，对这16个像素点的值进行加权平均，得到目标像素点的值。

在Python和OpenCV中，我们可以使用cv2.resize()函数实现双三次插值。函数原型为：

dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

其中，src是源图像，dsize是目标图像大小，fx和fy是在x轴和y轴方向上的缩放比例，interpolation是插值方法，这里我们选择INTER_CUBIC。

下面是一个完整的双三次插值的例子：

import cv2
import numpy as np# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 缩放比例
scale_percent = 200# 计算缩放后的图像大小
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)# 双三次插值
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)# 显示原图和缩放后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Resized Image", resized)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张图像，然后计算了缩放后的图像大小，最后使用cv2.resize()函数进行了双三次插值，并显示了原图和缩放后的图像。

需要注意的是，在缩放比例较大的情况下，双三次插值也可能会引入噪声或者失真。因此，我们应该根据具体情况选择合适的插值方法和缩放比例。