为什么它变成了一个像素

您所链接的代码假设：
out由于舍入可能仍略大于img，因此请修剪掉边缘的任何多余像素
然后不做任何检查就进行修剪。当out实际上小于img时，缩放后的图像变成1个像素（正如注解中提到的，由于舍入错误）。然后以下计算失败：

trim_top = ((out.shape[0] - h) // 2)
trim_left = ((out.shape[1] - w) // 2)

由于新图像实际上小于(h, w)，因此trim_top和trim_left实际上是负数（根据经验为-1）。
最后的修剪实际上是：

out = out[-1: h - 1, -1: w - 1]

这只是右下角的像素[-1，-1]。

如何修复

• 确保out等于或大于img。使用ceil() * 应该 * 可以处理这个问题。（看看是否可以找到out仍然小于img的任何图像大小和缩放因子。）
• 在尝试修剪out之前，请检查它是否确实大于img。
• 在修剪时处理可能的圆角。

def clipped_zoom(img, zoom_factor, **kwargs):
    h, w = img.shape[:2]

    zoom_tuple = (zoom_factor,) * 2 + (1,) * (img.ndim - 2)

    # Zooming out
    if zoom_factor < 1:

        # Bounding box of the zoomed-out image within the output array
        zh = int(np.round(h * zoom_factor))
        zw = int(np.round(w * zoom_factor))
        top = (h - zh) // 2
        left = (w - zw) // 2

        # Zero-padding
        out = np.zeros_like(img)
        out[top:top+zh, left:left+zw] = zoom(img, zoom_tuple, **kwargs)

    # Zooming in
    elif zoom_factor > 1:

        # Bounding box of the zoomed-in region within the input array
        zh = int(np.ceil(h / zoom_factor))
        zw = int(np.ceil(w / zoom_factor))

        top = (h - zh) // 2
        left = (w - zw) // 2

        out = zoom(img[top: top + zh, left: left + zw], zoom_tuple, **kwargs)

        # >>> Check out against img before trying to trim
        # >>> trim safely, accounting for rounding

        if out.shape[0] > h:
            h_diff = out.shape[0] - h
            trim_top = h_diff // 2
            trim_bottom = h_diff - trim_top
            out = out[trim_top: out.shape[0] - trim_bottom, :]

        if out.shape[1] > w:
            w_diff = out.shape[1] - w
            trim_left = w_diff // 2
            trim_right = w_diff - trim_left
            out = out[:, trim_left: out.shape[1] - trim_right]     

    # If zoom_factor == 1, just return the input array
    else:
        out = img
    return out