图片source.jpg所示，将其左上角的人物剪影截取出来，另存为target.jpg： 2、 算法分析：导入PIL中的Image模块，先打开图片source.jpg，再根据图片的尺寸，设置好裁剪区域左上角和右下角的大致坐标范围，可以将其保存到一个元组或列表中。使用图像的crop方法，按设定的坐标区域裁剪，得到一个新的图像，最后将图像保存为文件target.jpg。 3、 判断标准：。

实现以上算法后，可以通过比对裁剪出来的target.jpg与原图source.jpg中左上角人物的像素数据是否一致来判断算法是否正确。可以使用Python中的Pillow库（即PIL）中的ImageChops模块中的difference函数进行像素比对，如果返回的结果中所有像素点的RGB值都为0，则说明两张图片像素完全一致，算法正确。可以使用以下代码进行比对：

from PIL import Image, ImageChops

# 打开原图和裁剪后的图
source_img = Image.open('source.jpg')
target_img = Image.open('target.jpg')

# 获得左上角人物的像素数据
box = (0, 0, 100, 100)
source_crop = source_img.crop(box)
target_crop = target_img.crop(box)

# 比对像素数据
diff = ImageChops.difference(source_crop, target_crop)
if diff.getbbox() is None:
    print('算法正确')
else:
    print('算法错误')

其中，getbbox()函数用于获得图像中不透明区域的范围，如果返回None，则说明两张图片像素完全一致。