要在不改变图像尺寸的情况下缩小图像，可以使用图像处理库（如OpenCV）来实现。以下是一个使用Python和OpenCV的代码示例：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 缩小比例
scale_percent = 50  # 缩小50%

# 计算缩小后的图像尺寸
width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)

# 调整图像大小
resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 显示原始图像和缩小后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先加载图像，然后指定缩小比例（例如50%）。接下来，通过计算缩小后的图像尺寸，使用cv2.resize()函数来调整图像大小。最后，通过cv2.imshow()函数显示原始图像和缩小后的图像。

请注意，这里使用的插值方法是cv2.INTER_AREA，它在缩小图像时提供了较好的质量。你可以根据需要选择其他插值方法，如cv2.INTER_LINEAR或cv2.INTER_CUBIC。

这个示例只是一个基本的代码框架，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。