AutoML Vision在处理尺寸小于224x224像素的图像时，可以通过以下方法进行处理：

1. 图像缩放：将图像的尺寸调整为224x224像素。可以使用图像处理库（如OpenCV）或图像编辑软件（如Adobe Photoshop）来实现。下面是一个使用Python和OpenCV库进行图像缩放的示例代码：

import cv2

def resize_image(image_path, new_size):
    img = cv2.imread(image_path)
    resized_img = cv2.resize(img, new_size)
    cv2.imwrite(image_path, resized_img)

# 调整图像尺寸为224x224像素
image_path = "path_to_your_image.jpg"
new_size = (224, 224)
resize_image(image_path, new_size)

2. 图像填充：对于尺寸小于224x224像素的图像，可以使用填充（padding）的方式将其调整为224x224像素。填充可以在图像的边缘添加额外的像素，使其达到目标尺寸。下面是一个使用Python和PIL库进行图像填充的示例代码：

from PIL import Image

def pad_image(image_path, target_size):
    img = Image.open(image_path)
    old_size = img.size

    # 计算填充的像素数量
    delta_w = target_size[0] - old_size[0]
    delta_h = target_size[1] - old_size[1]

    # 计算填充的边距
    padding = (delta_w // 2, delta_h // 2, delta_w - (delta_w // 2), delta_h - (delta_h // 2))

    # 使用白色填充图像
    padded_img = ImageOps.expand(img, padding, fill='white')

    # 调整图像尺寸为目标大小
    resized_img = padded_img.resize(target_size)

    # 保存填充后的图像
    resized_img.save(image_path)

# 调整图像尺寸为224x224像素并进行填充
image_path = "path_to_your_image.jpg"
target_size = (224, 224)
pad_image(image_path, target_size)

无论使用哪种方法，都需要确保调整后的图像能够保持其内容的完整性和清晰度。