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Python PIL（Python Imaging Library）是一个用于处理图像的库，它提供了一组方便的函数和类来打开、操作和保存不同格式的图像。在 Python PIL 中，可以使用形状、步幅和子偏移量来访问图片数据。

1. 形状（Shape）
形状表示图像的维度，即图像的高度、宽度以及通道数。在 Python PIL 中，可以通过 size 属性获取图像的形状。例如，对于一张大小为 200x100 像素的 RGB 图像，它的形状为 (200, 100, 3)。

下面是一个例子：

python
from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
print(img.size) # 输出 (800, 600)


2. 步幅（Stride）
步幅表示在访问图像数据时所跨越的字节数。在 Python PIL 中，默认情况下，每个像素由三个字节组成（RGB），因此在访问图像数据时，步幅为 3。

下面是一个例子：

python
from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
pixels = img.load()

# 访问像素位置为 (50, 50) 的像素
pixel_value = pixels[50, 50]
print(pixel_value) # 输出 (97, 122, 103)

# 访问像素位置为 (100, 100) 的像素
# 在访问第二行时，需要跨越 800 * 3 = 2400 个字节
pixel_value = pixels[100, 100]
print(pixel_value) # 输出 (63, 75, 61)


3. 子偏移量（Suboffset）
子偏移量表示在访问图像数据时所跳过的字节数。在 Python PIL 中，可以使用 getbbox() 函数获取图像中可见部分的边界框，然后通过指定子偏移量来访问图像数据。

下面是一个例子：

python
from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
bbox = img.getbbox()

# 获取边界框左上角位置为 (100, 100) 的像素
# 在访问第 101 行第 101 列像素时，
# 需要跳过前 100 行和前 100 列的像素，因此需要设置子偏移量为 100 * 800 * 3 + 100 * 3 = 240300
pixel_value = img.getpixel((bbox[0] + 100, bbox[1] + 100), offset=240300)
print(pixel_value) # 输出 (51, 62, 50)


总结：
- 形状描述图像的大小和通道数（高度，宽度，通道数），size属性获得
- 步幅表示每个像素之间跨越多少字节（默认3字节，RGB三通道），用于确定访问像素值需要跳过多少个字节
- 子偏移量描述访问图像数据时所跳过的字节数，可以使用getbbox()获取边界框，并通过指定子偏移量来访问图像数据。