在处理旋转对象的大小时，确保左上角不变并解决亚像素渲染问题的一种方法是使用图像处理库，例如PIL（Python Imaging Library）或OpenCV。

下面是一个使用PIL库的示例代码：

from PIL import Image

def resize_with_fixed_top_left(image_path, new_width, new_height):
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    
    # 计算缩放比例
    width_ratio = new_width / image.width
    height_ratio = new_height / image.height
    
    # 取较小的缩放比例
    scale_ratio = min(width_ratio, height_ratio)
    
    # 计算新的尺寸
    resized_width = int(image.width * scale_ratio)
    resized_height = int(image.height * scale_ratio)
    
    # 调整图像大小并保持左上角不变
    resized_image = image.resize((resized_width, resized_height), Image.ANTIALIAS)
    background = Image.new('RGBA', (new_width, new_height), (0, 0, 0, 0))
    background.paste(resized_image, (0, 0))
    
    # 保存调整后的图像
    background.save('resized_image.png')

你可以使用此函数来调整图像的大小，其中image_path是原始图像的文件路径，new_width和new_height是目标宽度和高度。该函数会计算缩放比例并调整图像的大小，然后创建一个新的透明背景图像，并将调整后的图像粘贴到左上角。

另外，你还可以使用OpenCV库来进行类似的操作。以下是一个使用OpenCV库的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def resize_with_fixed_top_left(image_path, new_width, new_height):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 计算缩放比例
    width_ratio = new_width / image.shape[1]
    height_ratio = new_height / image.shape[0]
    
    # 取较小的缩放比例
    scale_ratio = min(width_ratio, height_ratio)
    
    # 计算新的尺寸
    resized_width = int(image.shape[1] * scale_ratio)
    resized_height = int(image.shape[0] * scale_ratio)
    
    # 调整图像大小并保持左上角不变
    resized_image = cv2.resize(image, (resized_width, resized_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    background = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)
    background[:resized_height, :resized_width] = resized_image
    
    # 保存调整后的图像
    cv2.imwrite('resized_image.png', background)

这里使用了OpenCV的cv2.resize()函数来调整图像的大小，然后创建一个新的黑色背景图像，并将调整后的图像粘贴到左上角。

无论你选择使用PIL还是OpenCV，以上代码都可以帮助你保持左上角不变的情况下调整旋转对象的大小，并解决亚像素渲染问题。