Вопрос и впрямь не по питону, алгоритм легко портируется.
Если нужно детектить именно пересечение любой из точек границы, и именно для круга и квадрата, то это очень просто. Уменьши квадрат, сдвинь каждую сторону внутрь на радиус круга.
Например, у тебя был квадрат от (0;0) до (100;100), круг радиусом 10 (диаметром 20). Новый квадрат будет от (10;10) до (90;90).
После этого проверяй, входит ли центр круга внутрь нового квадрата. Если входит - круг внутри исходного квадрата. Если центр на стороне - круг касается стороны исходного квадрата. Если центр вне нового квадрата - круг вышел за границу исходного.
Проверка вхождения точки внутрь ортогонального (стороны параллельны осям координат) прямоугольника выполняется тривиально, сам догадаешься как.
Есть второй способ, базируется на массивах numpy (python-opencv их использует для хранения массивов пикселей изображения).
Делаешь два изображения-маски (одноканальных, одного размера), одно для одного объекта, другое для другого. В твоём случае одно (A) будет содержать белый круг на чёрном фоне, а другое (B) - чёрный квадрат на белом фоне.
Тогда можно будет сделать так:
intersection = numpy.logical_and(A, B)
if intersection.any():
print('Collision!')
logical_and() вернёт логический массив того же размера, что A и B. Элемент массива будет истиннен только если соотвествующие элементы в A и B будут ненулевыми.
Таким образом, если два объекта пересекаются, то logical_and() вернёт True для пересёкшихся пикселей.
А метод any() вернёт True если любой элемент массива истинен, т.е. если есть хоть один пересёкшийся пиксель.
Этот метод куда более ресурсоёмкий, чем то что я описал в выше,но зато работает для объектов произвольной формы. Только нарисуй их.
Кроме того, можно сделать
numpy.count_nonzero(intersection), чтобы узнать, насколько велико пересечение (сколько пикселей в нём). Это тоже может быть полезно если ты хочешь "прощать" небольшие пересечения.
