python写一个判断两个矩形框位置的代码

可以使用以下代码来判断两个矩形框的位置关系：

def rect_intersect(rect1, rect2):
    """
    判断两个矩形框是否相交
    :param rect1: 矩形框1，格式为 (x1, y1, x2, y2)
    :param rect2: 矩形框2，格式为 (x1, y1, x2, y2)
    :return: True or False
    """
    x1, y1, x2, y2 = rect1
    x3, y3, x4, y4 = rect2
    if x1 > x4 or x2 < x3 or y1 > y4 or y2 < y3:
        return False
    return True

其中，rect1 和 rect2 分别表示两个矩形框的坐标，格式为 (x1, y1, x2, y2)，其中 (x1, y1) 表示矩形框左上角的坐标，(x2, y2) 表示矩形框右下角的坐标。如果两个矩形框相交，则返回 True，否则返回 False。

注意：这里的矩形框是指水平或垂直于坐标轴的矩形框，不包括旋转的矩形框。

相关问题

python 比较两个矩形框是否相交

可以使用以下代码来比较两个矩形框是否相交：

def is_intersect(rect1, rect2):
    """
    判断两个矩形框是否相交
    :param rect1: 矩形框1，格式为 (x1, y1, x2, y2)，其中(x1, y1)为左上角坐标，(x2, y2)为右下角坐标
    :param rect2: 矩形框2，格式为 (x1, y1, x2, y2)，其中(x1, y1)为左上角坐标，(x2, y2)为右下角坐标
    :return: 如果两个矩形框相交，返回True；否则返回False
    """
    x1 = max(rect1[0], rect2[0])
    y1 = max(rect1[1], rect2[1])
    x2 = min(rect1[2], rect2[2])
    y2 = min(rect1[3], rect2[3])
    if x1 >= x2 or y1 >= y2:
        return False
    else:
        return True

其中，rect1 和 rect2 分别为两个矩形框的坐标，格式为 (x1, y1, x2, y2)，其中(x1, y1)为左上角坐标，(x2, y2)为右下角坐标。函数返回 True 表示两个矩形框相交，返回 False 表示两个矩形框不相交。

用opencv写一个平行直线测距的python代码

A: 下面是可以实现平行直线测距的Python代码，基于OpenCV库:

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('lines.jpg')

# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理，阈值为150
edges = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算轮廓中心
for c in contours:
    # 过滤掉小的轮廓
    if cv2.contourArea(c) > 500:
        # 最小矩形包含轮廓
        rect = cv2.minAreaRect(c)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)

        # 绘制矩形框
        cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)

        # 计算矩形框的长度和宽度
        width = np.sqrt((box[1][0]-box[0][0])**2 + (box[1][1]-box[0][1])**2)
        height = np.sqrt((box[2][0]-box[1][0])**2 + (box[2][1]-box[1][1])**2)

        # 判断矩形框的角度，获取两个平行直线之间的距离
        if width > height:
            dis = round(height,2)
        else:
            dis = round(width,2)

        # 输出距离信息
        cv2.putText(img, "distance: "+str(dis)+" pixels", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码中，我们首先用OpenCV读入图片，然后将其转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理。接下来寻找轮廓并计算轮廓中心。对于大于一定面积的轮廓，我们使用最小矩形包含轮廓，并绘制矩形框。然后计算矩形框的长度和宽度，并根据矩形框的角度判断两个平行直线之间的距离。最后将距离信息输出到图片上，并将结果图片显示出来。