用skimage实现，地址是："C:\Users\20220\Desktop\3.jpg"，将原图像缩小到宽高各是原来的一半，保持图片原始尺寸，缩小后的图像应该居中（图片中心与图像中心重合）。将除图像以外的像素设置为蓝色，显示图片。

在Python中，你可以使用`skimage`库中的`resize`函数来缩放图片，并结合一些基本的图像处理技巧来实现这个需求。首先，你需要导入所需的库并读取图片。然后，按照指定的宽度和高度比例缩放图像，使其居中，最后将非图像区域设为蓝色。

以下是使用`skimage.io`、`skimage.transform`以及一些辅助库来完成此任务的一个示例：

from skimage import io
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
img_path = "C:\\Users\\20220\\Desktop\\3.jpg"
img = io.imread(img_path)

# 获取原始图像尺寸
original_width, original_height = img.shape[:2]

# 定义新的尺寸（宽度和高度减半）
new_width = original_width // 2
new_height = original_height // 2

# 缩放图像并保持原始尺寸，使用PIL的thumbnail方法居中
resized_img = Image.fromarray(img).thumbnail((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)

# 将图片转换回numpy数组
resized_array = np.array(resized_img)

# 设置边界值为蓝色（假设RGB格式，如果其他格式需要相应调整）
blue_border = 255 * np.array([0, 0, 255])

# 找出新图像的边界位置
border_x = (new_width - original_width) // 2
border_y = (new_height - original_height) // 2

# 非图像部分置为蓝色
padding = ((border_x, border_x + original_width), (border_y, border_y + original_height), (0, 0))
resized_array[padding] = blue_border

# 显示图片
plt.imshow(resized_array)
plt.axis('off')
plt.show()