Image.transform(size, method, data=None, resample=0, fill=1, fillcolor=None)

import numpy as np              # アフィン変換行列演算用
import tkinter as tk

from PIL import Image, ImageTk  # 画像データ用

class Application(tk.Frame):
    def __init__(self, master = None):
        super().__init__(master)
        self.pack()

        self.master.title("画像の表示")       # ウィンドウタイトル
        self.master.geometry("400x300")     # ウィンドウサイズ(幅x高さ)
        
        # Canvasの作成
        back_color = "#008B8B" # 背景色
        canvas = tk.Canvas(self.master, bg = back_color)
        # Canvasを配置
        canvas.pack(expand = True, fill = tk.BOTH)

        # アフィン変換行列（numpy ndarray）
        # 30°回転→横2倍、縦0.5倍→横+50、縦+70の平行移動の例
        # 回転行列（30°回転）
        rad = np.radians(30) # 30°をラジアン単位へ変換
        r = np.array([
            [np.cos(rad), -np.sin(rad), 0],
            [np.sin(rad),  np.cos(rad), 0],
            [0,            0,           1]
            ])
        # 拡大縮小（横2倍、縦0.5倍）
        s = np.array([
            [2,   0, 0],
            [0,   0.5, 0],
            [0,   0, 1]
            ])
        # 平行移動（横+50、縦+70）
        t = np.array([
            [1, 0,  50],
            [0, 1,  70],
            [0, 0,   1]
            ])
        # アフィン変換行列の計算（回転→拡大縮小→平行移動の順）
        affine = np.matmul(t, np.matmul(s, r))
        # 等倍のとき、単位行列
        #affine = np.identity(3)

        # アフィン変換を使った画像の表示
        self.disp_image(canvas, "./Mandrill.bmp", affine, fillcolor = back_color)

    def disp_image(self, canvas, filename, affine, method = Image.AFFINE, resample = Image.NEAREST, fillcolor = None):
        '''画像をCanvasに表示する
        canvas      :表示先のCanvasオブジェクト
        filename    :表示する画像ファイルパス
        affine      :画像データ→表示先へのアフィン変換行列
        method      :アフィン変換（Image.AFFINE）、射影変換（Image.PERSPECTIVE）
        resample    :補間方法：ニアレストネイバー（Image.NEAREST）、バイリニア（Image.BILINEAR）、バイキュービック（Image.BICUBIC）
        fillcolor   :画像の外側の色
        '''

        # キャンバスのサイズを取得(Canvasのサイズに合わせています)
        self.master.update()
        size = (canvas.winfo_width(), canvas.winfo_height())

        # PIL.Imageで開く
        pil_image = Image.open(filename)

        # アフィン変換行列の逆行列の計算
        affine_inv = np.linalg.inv(affine)
        # アフィン変換行列を一次元のタプルへ変換
        affine_tuple = tuple(affine_inv.flatten())

        # アフィン変換で画像を変換
        pil_image = pil_image.transform(
                    size,           # 出力サイズ(幅, 高さ)
                    method,         # 変換方法
                    affine_tuple,   # アフィン変換行列（出力→入力への変換行列）
                    resample,       # 補間方法
                    1,
                    fillcolor       # 画像の外側の背景色
                    )

        #PIL.ImageからPhotoImageへ変換する
        self.photo_image = ImageTk.PhotoImage(image=pil_image)

        # 画像の描画
        canvas.create_image(
                0, 0,                   # 画像表示位置
                anchor = tk.NW,         # 画像表示位置の基準（左上）
                image=self.photo_image  # 表示画像データ
                )

if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    app = Application(master = root)
    app.mainloop()