在进行游戏开发的过程中,最完美的碰撞检测就是像素级碰撞检测。图像是由像素点组成的，每个像素点有4个值，分别是RGBA。
R代表红色通道，G代表绿色通道，B代表蓝色通道，A代表透明度通道。
如果A的值为0，代表这个像素点是看不见的，即完全透明。如果A的值为255，代表这个像素点是完全不透明的。
为了描述方便，这里假设有img1，它是一个png图形。它在一个屏幕中，它的最小矩形即rect1是可以求出来的。
用np.array(Image.open(img1))，返回二维阵列为im1。
我们不需要颜色信息，只要知道每个像素点到底是透明的还是不透明的即可，所以我们通过alpha1 = im1[:, :, 3]就能提取所有像素点的透明度值。还假设有img2，用np.array(Image.open(img2))返回的二维阵列为im2，它的最小绑定矩形为rect2，用同样的式子也能得到alpha2。
如果要检测img1和img2有不透明像素重叠，那么首先应该检测它们有没有重叠的矩形区域。
如果有矩形重叠，则取这个重叠区域，假设为overlapped_rect。
注意这里的rect1和rect2及overlapped_rect都是相对于整个屏幕的，如下图所示：
为了描述方便，假设重叠区域宽高都为10。把overlapped_rect矩形减去rect1就能求出重叠区域相对于rect1的子矩形。
我们把它叫sub_rect1。把它解包为left,top,right,bottom。再通过alpha1 = alpha[top:bottom,left:right]，
就能求出重叠区域每个像素的透明度值。就像下面这样所示：
[[255 255 255 251 0 0 0 0 0 0] [255 255 255 251 0 0 0 0 0 0] [255 255 255 251 0 0 0 0 0 0] [251 251 251 251 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 251 251 251 251 251 0] [ 0 0 0 0 251 251 251 251 251 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
我们认为大于127透明度的值为不透明，所以我们把上面的进行mask1 = alpha > 127这个运算，得到以下结果：
[[1 1 1 1 0 0 0 0 0 0] [1 1 1 1 0 0 0 0 0 0] [1 1 1 1 0 0 0 0 0 0] [1 1 1 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0] [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
我们对img2也进行同样的处理，也会得到一个mask，它就包括了图像在这个子区域的透明度信息。我们把它叫遮罩，img2的mask就取名为mask2。
假设mask2如下所示：
[[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0] [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
如果把mask1和mask2进行相加得到mask3，那么在mask3中的值就会有2，这就说明有不透明像素重叠！
通过array = np.argwhere(mask3 == 2)就能得出所有值为2的行列号。
接下来，通过array[0]就能得到第一个碰撞点的行列号。当然，这个行列号是相对于重叠区域的行列号。
不过，我们把行列号加上重叠区域的左上角坐标就能得到碰撞点的坐标了。
当然，也能求出这个碰撞点在图形1和图形2上的像素值，只不过是一个求坐标的过程，只要加上它们的sub_rect1的坐标。
再用im的getpixel就能得到像素值，这样就能进行颜色碰撞了。
