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求二维NumPy数组中重叠矩形的中心

在二维NumPy数组中寻找重叠矩形的中心可以通过以下步骤实现:

  1. 导入NumPy库:在Python代码中导入NumPy库,以便使用其中的数组和相关函数。
代码语言:txt
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import numpy as np
  1. 定义二维NumPy数组:创建一个包含矩形的二维NumPy数组,每个矩形由四个坐标值表示,例如左上角和右下角的坐标。
代码语言:txt
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rectangles = np.array([[x1, y1, x2, y2], [x1, y1, x2, y2], ...])
  1. 计算矩形的中心坐标:对于每个矩形,计算其中心坐标。中心坐标可以通过计算左上角和右下角坐标的平均值得到。
代码语言:txt
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centers = np.array([(rect[0] + rect[2]) / 2, (rect[1] + rect[3]) / 2) for rect in rectangles])
  1. 检测重叠矩形:对于每对矩形,检测它们是否重叠。可以通过比较矩形的坐标来判断它们是否有重叠部分。
代码语言:txt
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overlapping_rectangles = []
for i in range(len(rectangles)):
    for j in range(i+1, len(rectangles)):
        rect1 = rectangles[i]
        rect2 = rectangles[j]
        if rect1[0] < rect2[2] and rect1[2] > rect2[0] and rect1[1] < rect2[3] and rect1[3] > rect2[1]:
            overlapping_rectangles.append((rect1, rect2))
  1. 计算重叠矩形的中心坐标:对于每对重叠的矩形,计算它们的中心坐标。可以通过计算两个矩形中心坐标的平均值得到。
代码语言:txt
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overlapping_centers = np.array([(rect1_center + rect2_center) / 2 for rect1, rect2 in overlapping_rectangles])

最后,overlapping_centers数组中存储了所有重叠矩形的中心坐标。

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