Ich habe die folgende Python-Funktion:

```python
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_images[n, :, :] = resize(images[n, :, :], resized_images.shape[1:], anti_aliasing=False)
    return resized_images
```

Was macht die Funktion?
Hmm, lass mich sehen. Ich denke, die Funktion wird zum Ändern der Bildgröße verwendet. Sie nimmt ein Array von `images`, zwei Ganzzahlen, die mit der Auflösung zusammenhängen, eine für die x-Achse: `res_x` und eine für die y-Achse: `res_y`, als Eingabe. Die Funktion durchläuft dann jedes Bild im Array und verwendet die Resize-Funktion aus der Python-Bibliothek Scikit-Image, um die Bilder auf die angegebene Auflösung zu ändern. Schließlich gibt die Funktion ein Array von verkleinerten Bildern zurück. Hier ist ein detaillierter Blick:

```python
# Es nimmt ein Numpy-Array von Bildern und zwei Ganzzahlen `res_x` und `res_y` als Eingabe und gibt dann ein Numpy-Array von verkleinerten Bildern zurück.
def resize_images(images, res_x, res_y):

# Es erstellt ein Numpy-Array resized_images mit den Dimensionen (images.shape[0], res_x, res_y), das mit Nullen gefüllt ist, wobei images.shape[0] die Anzahl der Bilder im Eingabe-Array darstellt.
  resized_images = np.zeros((images.shape[0], res_x, res_y))

# Es durchläuft die Länge der Eingabebilder und für jedes Bild verwendet es die Resize-Funktion aus der Scikit-Image-Bibliothek, um das Bild auf die angegebene `res_x` und `res_y` Auflösung zu ändern, wobei das Argument anti_aliasing auf False gesetzt ist. Das bedeutet, dass der Verkleinerungsprozess keine Antialiasing auf die Bilder anwendet.
  for n in range(len(images)): 
    resized_images[n, :, :] = resize(images[n, :, :], resized_images.shape[1:], anti_aliasing=False)

# Schließlich wird das resized_images-Array zurückgegeben.
return resized_images
```