我还推荐使用PIL的缩略图方法，因为它消除了所有的比例麻烦。

不过，有一个重要的提示:替换

im.thumbnail(size)

with

im.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

默认情况下，PIL使用映像。最近的过滤器调整大小，结果良好的性能，但质量差。

如果你试图保持相同的纵横比，那么你不会调整原始大小的一些百分比吗?

例如，原来大小的一半

half = 0.5
out = im.resize( [int(half * s) for s in im.size] )

基于@tomvon，我完成了以下使用(选择你的案例):

a)调整高度(我知道新的宽度，所以我需要新的高度)

new_width  = 680
new_height = new_width * height / width 

b)调整宽度(我知道新的高度，所以我需要新的宽度)

new_height = 680
new_width  = new_height * width / height

然后:

img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)

我还推荐使用PIL的缩略图方法，因为它消除了所有的比例麻烦。

不过，有一个重要的提示:替换

im.thumbnail(size)

with

im.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

默认情况下，PIL使用映像。最近的过滤器调整大小，结果良好的性能，但质量差。

打开图像文件

from PIL import Image
im = Image.open("image.png")

使用PIL Image。Resize (size, resample=0)方法，其中将图像的(宽度，高度)替换为2元组大小。

这将显示原始大小的图像:

display(im.resize((int(im.size[0]),int(im.size[1])), 0) )

这将显示图像大小的1/2:

display(im.resize((int(im.size[0]/2),int(im.size[1]/2)), 0) )

这将显示你的图像的1/3大小:

display(im.resize((int(im.size[0]/3),int(im.size[1]/3)), 0) )

这将显示你的图像的1/4大小:

display(im.resize((int(im.size[0]/4),int(im.size[1]/4)), 0) )

等等

import cv2
from skimage import data 
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.util import img_as_ubyte
from skimage import io
filename='abc.png'
image=plt.imread(filename)
im=cv2.imread('abc.png')
print(im.shape)
im.resize(300,300)
print(im.shape)
plt.imshow(image)