python谷歌地图检测两段轨迹是否重合

可以使用Python中的Google Maps API来计算两条轨迹的相似度，从而判断它们是否重合。具体方法如下：

1. 首先，你需要安装Google Maps API模块。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装：

pip install googlemaps

2. 然后，你需要在Google Cloud Platform上注册一个账号，并创建一个API密钥。具体操作请参考Google Maps API的官方文档。

3. 在Python脚本中导入Google Maps API模块，并使用API密钥初始化客户端：

import googlemaps

api_key = 'YOUR_API_KEY'
client = googlemaps.Client(api_key)

4. 使用客户端的`directions`函数计算两条轨迹的路线，并将它们转化为坐标点列表：

origin1 = '起点1地址'
destination1 = '终点1地址'
origin2 = '起点2地址'
destination2 = '终点2地址'

route1 = client.directions(origin1, destination1)
route2 = client.directions(origin2, destination2)

points1 = []
points2 = []

for step in route1[0]['legs'][0]['steps']:
    points1.append((step['start_location']['lat'], step['start_location']['lng']))
points1.append((route1[0]['legs'][0]['end_location']['lat'], route1[0]['legs'][0]['end_location']['lng']))

for step in route2[0]['legs'][0]['steps']:
    points2.append((step['start_location']['lat'], step['start_location']['lng']))
points2.append((route2[0]['legs'][0]['end_location']['lat'], route2[0]['legs'][0]['end_location']['lng']))

5. 最后，你可以使用Python中的一些库，如numpy和scipy，来计算两条轨迹的相似度。这里以DTW（动态时间规整）算法为例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw

distance, path = fastdtw(points1, points2, dist=euclidean)
similarity = 1 / (1 + distance)

`similarity`值越接近1，表示两条轨迹越相似，也就越有可能是同一条轨迹。

希望这个方法能对你有所帮助！