要解决这个问题，你可以使用OpenCV库中的函数来调整blob图像的大小，并使用numpy库中的函数来裁剪完整图像。

下面是一个示例代码，演示如何将blob图像调整为相同大小，并显示完整的图像。

import cv2
import numpy as np

# 加载blob图像
blob_image = cv2.imread('blob_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调整blob图像的大小
desired_size = (500, 500)
resized_image = cv2.resize(blob_image, desired_size)

# 加载完整图像
full_image = cv2.imread('full_image.jpg')

# 裁剪完整图像为相同大小
cropped_image = full_image[:desired_size[1], :desired_size[0]]

# 显示调整后的blob图像和裁剪后的完整图像
cv2.imshow('Resized Blob Image', resized_image)
cv2.imshow('Cropped Full Image', cropped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，假设blob图像保存为'blob_image.jpg'，完整图像保存为'full_image.jpg'。你可以根据实际情况修改文件名。

注意，这个示例假设完整图像的大小大于或等于blob图像的大小。如果完整图像的大小小于blob图像的大小，你可能需要使用其他图像处理技术，例如缩放或裁剪来适应blob图像的大小。