OpenCVのカメラからファイルに保存するときに，640×480 （4：3）から横幅を切って150×150（1：1）のサイズにすることはできますか？

OpenCVのカメラからキーボードのPをクリックしてキャプチャーする際に，640×480 （4：3）から横幅を切って150×150（1：1）のサイズにすることはできますか？
#試した方法
今のプログラムの書き方だと、640×480から150×150のサイズに変更されるようにはなっていますが、映っているもの全てが細長くなってしまいます。
これを改善するために、https://qiita.com/fanfanta/items/8dfd598c7d22b07847b5このようなサイトの様に左右を切り取るようにしたいのですがプログラムをどう書き直せばよいのでしょうか。

Python
1import nnabla as nn
2import nnabla.functions as F
3import nnabla.parametric_functions as PF
4from nnabla.utils.data_iterator import data_iterator_csv_dataset 
5import os 
6import cv2
7from datetime import datetime
8import pandas as pd
9import matplotlib.pyplot as plt
10import numpy as np
11from PIL import Image
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14
15def network(x, test=False):
16
17    # Input:x -> 3,150,150
18    # ImageAugmentation
19    if not test:
20        h = F.image_augmentation(x, (3,150,150), (0,0), 1.0, 1.0, 0.0, 0.7, 0.0, False, False, 1.2, False, 1.2, 0, False, 0.0)
21    else:
22        h = x
23
24    # Convolution -> 8,150,150
25    h = PF.convolution(h, 8, (3,3), (1,1), name='Convolution')
26    # ReLU
27    h = F.relu(h, True)
28    # Convolution_2
29    h = PF.convolution(h, 8, (3,3), (1,1), name='Convolution_2')
30    # ReLU_2
31    h = F.relu(h, True)
32    # MaxPooling -> 8,75,75
33    h = F.max_pooling(h, (2,2), (2,2))
34    # Convolution_3 -> 16,75,75
35    h = PF.convolution(h, 16, (3,3), (1,1), name='Convolution_3')
36    # ReLU_3
37    h = F.relu(h, True)
38    # Convolution_4
39    h = PF.convolution(h, 16, (3,3), (1,1), name='Convolution_4')
40    # ReLU_4
41    h = F.relu(h, True)
42    # MaxPooling_2 -> 16,37,37
43    h = F.max_pooling(h, (2,2), (2,2))
44    # Convolution_5 -> 32,37,37
45    h = PF.convolution(h, 32, (3,3), (1,1), name='Convolution_5')
46    # ReLU_5
47    h = F.relu(h, True)
48    # Convolution_6
49    h = PF.convolution(h, 32, (3,3), (1,1), name='Convolution_6')
50    # ReLU_6
51    h = F.relu(h, True)
52
53    # MaxPooling_3 -> 32,18,18
54    h = F.max_pooling(h, (2,2), (2,2))
55    # Convolution_8 -> 64,18,18
56    h = PF.convolution(h, 64, (3,3), (1,1), name='Convolution_8')
57    # ReLU_8
58    h = F.relu(h, True)
59    # Convolution_9
60    h = PF.convolution(h, 64, (3,3), (1,1), name='Convolution_9')
61    # ReLU_9
62    h = F.relu(h, True)
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64    # MaxPooling_4 -> 64,9,9
65    h = F.max_pooling(h, (2,2), (2,2))
66    # Convolution_11 -> 128,9,9
67    h = PF.convolution(h, 128, (3,3), (1,1), name='Convolution_11')
68    # ReLU_11
69    h = F.relu(h, True)
70    # Convolution_12
71    h = PF.convolution(h, 128, (3,3), (1,1), name='Convolution_12')
72    # ReLU_12
73    h = F.relu(h, True)
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75    # MaxPooling_5 -> 128,4,4
76    h = F.max_pooling(h, (2,2), (2,2))
77    # Affine -> 100
78    h = PF.affine(h, (100,), name='Affine')
79    # ReLU_14
80    h = F.relu(h, True)
81    # Dropout
82    if not test:
83        h = F.dropout(h, 0.5, 0)
84    # Affine_2
85    h = PF.affine(h, (100,), name='Affine_2')
86    # ReLU_15
87    h = F.relu(h, True)
88    # Dropout_2
89    if not test:
90        h = F.dropout(h, 0.5, 0)
91    # Affine_3 -> 26
92    h = PF.affine(h, (26,), name='Affine_3')
93    # Softmax
94    h = F.softmax(h)
95    # CategoricalCrossEntropy -> 1
96    #h = F.categorical_cross_entropy(h, y)
97    return h
98class_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
99cap = cv2.VideoCapture(0) # 任意のカメラ番号に変更する
100
101
102new_dir_path = "./realtime/"
103os.makedirs(new_dir_path, exist_ok=True)
104
105 #カメラスタート
106while True:
107
108    ret, frame = cap.read()
109    # フレームが取得できない場合はループを抜ける 
110
111
112    cv2.imshow("camera", frame)
113
114    k = cv2.waitKey(1)&0xff # キー入力を待つ
115    if k == ord('p'): 
116
117   # 「p」キーで画像を保存
118
119        date = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
120        path = new_dir_path + date +".png"
121        cv2.imwrite(path, frame)       
122        image_gs = cv2.imread(path)
123
124        path = new_dir_path + date +".png"
125        dst = cv2.resize(image_gs,(150,150))
126        cv2.imwrite(path, dst)
127
128        f = pd.DataFrame(columns=["x:data","y:data"])
129        xdata = path
130        ydata = 0
131        new_name = pd.Series([xdata,ydata],index=f.columns)
132        f = f.append(new_name, ignore_index=True)
133        f.to_csv('valu.csv',index=False,header = True )
134
135        test_data = data_iterator_csv_dataset("C:\Users\username\Desktop\outdata\valu.csv",1,shuffle=False,normalize=True) 
136
137
138        path = new_dir_path + "test" +".png"
139        cv2.imwrite(path, frame)       
140        image_gs = cv2.imread(path)
141
142        path = new_dir_path + date +".png"
143        dst = cv2.resize(image_gs,(150,150))
144        cv2.imwrite(path, dst)
145
146       
147
148        np.set_printoptions(suppress=True)
149        #ネットワークの構築
150
151        nn.clear_parameters()
152       
153
154        nn.load_parameters('C:\Users\username\Desktop\outdata\smallyubimoji.files\20210126_195301\results.nnp')
155        print("load model")
156
157        x = nn.Variable((1,3,150,150))
158        x.d = cv2.resize(frame, (150,150)).transpose(2,0,1).reshape(x.shape)
159        y = network(x, test=True)
160        y.forward()
161
162        print(y.d[0])   
163        print(np.argmax(y.d[0]))
164        print(class_names[np.argmax(y.d[0])])
165
166    elif   k == ord('q'):
167             # 「q」キーが押されたら終了する
168
169        break
170
171 # キャプチャをリリースして、ウィンドウをすべて閉じる
172cap.release()
173cv2.destroyAllWindows()