iMalc回答的Python版本:

def find_intersection( p0, p1, p2, p3 ) :

    s10_x = p1[0] - p0[0]
    s10_y = p1[1] - p0[1]
    s32_x = p3[0] - p2[0]
    s32_y = p3[1] - p2[1]

    denom = s10_x * s32_y - s32_x * s10_y

    if denom == 0 : return None # collinear

    denom_is_positive = denom > 0

    s02_x = p0[0] - p2[0]
    s02_y = p0[1] - p2[1]

    s_numer = s10_x * s02_y - s10_y * s02_x

    if (s_numer < 0) == denom_is_positive : return None # no collision

    t_numer = s32_x * s02_y - s32_y * s02_x

    if (t_numer < 0) == denom_is_positive : return None # no collision

    if (s_numer > denom) == denom_is_positive or (t_numer > denom) == denom_is_positive : return None # no collision


    # collision detected

    t = t_numer / denom

    intersection_point = [ p0[0] + (t * s10_x), p0[1] + (t * s10_y) ]


    return intersection_point

iMalc回答的Python版本:

def find_intersection( p0, p1, p2, p3 ) :

    s10_x = p1[0] - p0[0]
    s10_y = p1[1] - p0[1]
    s32_x = p3[0] - p2[0]
    s32_y = p3[1] - p2[1]

    denom = s10_x * s32_y - s32_x * s10_y

    if denom == 0 : return None # collinear

    denom_is_positive = denom > 0

    s02_x = p0[0] - p2[0]
    s02_y = p0[1] - p2[1]

    s_numer = s10_x * s02_y - s10_y * s02_x

    if (s_numer < 0) == denom_is_positive : return None # no collision

    t_numer = s32_x * s02_y - s32_y * s02_x

    if (t_numer < 0) == denom_is_positive : return None # no collision

    if (s_numer > denom) == denom_is_positive or (t_numer > denom) == denom_is_positive : return None # no collision


    # collision detected

    t = t_numer / denom

    intersection_point = [ p0[0] + (t * s10_x), p0[1] + (t * s10_y) ]


    return intersection_point

问题C:如何检测两条线段是否相交?

我也搜索过同样的话题，但我对答案并不满意。所以我写了一篇文章，非常详细地解释了如何检查两条线段是否与大量图像相交。这是完整的(并经过测试的)java代码。

以下是这篇文章，截取了最重要的部分:

检查线段a是否与线段b相交的算法如下所示:

什么是边界框?下面是两个线段的边界框:

如果两个边界框都有交点，则移动线段a，使其中一点在(0|0)处。现在你有了一条经过a定义的原点的直线，现在以同样的方式移动线段b，检查线段b的新点是否在直线a的不同两侧。如果是这样，则反过来检查。如果也是这样，线段相交。如果不相交，它们就不相交。

问题A:两条线段在哪里相交?

你知道两条线段a和b相交。如果你不知道，用我在C题中给你的工具检查一下。

现在你可以通过一些情况，并得到解决与七年级数学(见代码和交互示例)。

问题B:你如何检测两条线是否相交?

假设点A = (x1, y1)点B = (x2, y2) C = (x_3, y_3) D = (x_4, y_4) 第一行由AB定义(A != B)，第二行由CD定义(C != D)。

function doLinesIntersect(AB, CD) {
    if (x1 == x2) {
        return !(x3 == x4 && x1 != x3);
    } else if (x3 == x4) {
        return true;
    } else {
        // Both lines are not parallel to the y-axis
        m1 = (y1-y2)/(x1-x2);
        m2 = (y3-y4)/(x3-x4);
        return m1 != m2;
    }
}

问题D:两条直线在哪里相交?

检查问题B，它们是否相交。

直线a和b由每条直线上的两个点定义。 你基本上可以用和问题A相同的逻辑。

上面有很多解决方案，但我认为下面的解决方案很简单，很容易理解。

矢量AB和矢量CD相交当且仅当

端点a和b在线段CD的两边。 端点c和d在线段AB的对边。

更具体地说，a和b在线段CD的对面当且仅当两个三元组中有一个是逆时针顺序的。

Intersect(a, b, c, d)
 if CCW(a, c, d) == CCW(b, c, d)
    return false;
 else if CCW(a, b, c) == CCW(a, b, d)
    return false;
 else
    return true;

这里的CCW代表逆时针，根据点的方向返回真/假。

来源:http://compgeom.cs.uiuc.edu/~jeffe/teaching/373/notes/x06-sweepline.pdf 第二页

基于@Gareth Rees的回答，Python版本:

import numpy as np

def np_perp( a ) :
    b = np.empty_like(a)
    b[0] = a[1]
    b[1] = -a[0]
    return b

def np_cross_product(a, b):
    return np.dot(a, np_perp(b))

def np_seg_intersect(a, b, considerCollinearOverlapAsIntersect = False):
    # https://stackoverflow.com/questions/563198/how-do-you-detect-where-two-line-segments-intersect/565282#565282
    # http://www.codeproject.com/Tips/862988/Find-the-intersection-point-of-two-line-segments
    r = a[1] - a[0]
    s = b[1] - b[0]
    v = b[0] - a[0]
    num = np_cross_product(v, r)
    denom = np_cross_product(r, s)
    # If r x s = 0 and (q - p) x r = 0, then the two lines are collinear.
    if np.isclose(denom, 0) and np.isclose(num, 0):
        # 1. If either  0 <= (q - p) * r <= r * r or 0 <= (p - q) * s <= * s
        # then the two lines are overlapping,
        if(considerCollinearOverlapAsIntersect):
            vDotR = np.dot(v, r)
            aDotS = np.dot(-v, s)
            if (0 <= vDotR  and vDotR <= np.dot(r,r)) or (0 <= aDotS  and aDotS <= np.dot(s,s)):
                return True
        # 2. If neither 0 <= (q - p) * r = r * r nor 0 <= (p - q) * s <= s * s
        # then the two lines are collinear but disjoint.
        # No need to implement this expression, as it follows from the expression above.
        return None
    if np.isclose(denom, 0) and not np.isclose(num, 0):
        # Parallel and non intersecting
        return None
    u = num / denom
    t = np_cross_product(v, s) / denom
    if u >= 0 and u <= 1 and t >= 0 and t <= 1:
        res = b[0] + (s*u)
        return res
    # Otherwise, the two line segments are not parallel but do not intersect.
    return None

我从《多视图几何》这本书里读到了这些算法

以下文本使用

'作为转置符号

*作为点积

当用作算子时，X作为叉乘

1. 线的定义

点x_vec = (x, y)'在直线ax + by + c = 0上

标记L = (a, b, c)'，点为(x, y, 1)'为齐次坐标

直线方程可以写成

(x, y, 1)(a, b, c)' = 0或x' * L = 0

2. 直线交点

我们有两条直线L1=(a1, b1, c1)'， L2=(a2, b2, c2)'

假设x是一个点，一个向量，x = L1 x L2 (L1叉乘L2)。

注意，x始终是一个二维点，如果你对(L1xL2)是一个三元素向量，x是一个二维坐标感到困惑，请阅读齐次坐标。

根据三重积，我们知道

L1 * (L1 x L2) = 0, L2 * (L1 x L2) = 0，因为L1,L2共平面

我们用向量x代替L1*x，那么L1*x=0, L2*x=0，这意味着x在L1和L2上，x是交点。

注意，这里x是齐次坐标，如果x的最后一个元素是零，这意味着L1和L2是平行的。