将网址https://github.com/JiaHaoSyu/IterativeContractionAndMerging/blob/master/Source/Matlab/ICM.m的ICM算法用Python实现

以下是ICM算法的Python实现，实现过程中参考了上述Matlab代码：

import numpy as np

def ICM(image, max_iter=50, beta=1):
    """
    :param image: 待分割的图像，二值化后的numpy数组
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :param beta: 控制分割粗细的参数
    :return: 分割结果，每个像素点属于哪个区域
    """
    # 初始化每个像素点的区域标记
    label = np.zeros_like(image)
    label[image == 1] = 1

    # 计算每个像素点的能量
    energy = np.zeros_like(image)
    energy[label == 0] = np.inf
    energy[label == 1] = np.sum(image) - energy[label == 0]

    # 迭代更新区域标记和能量
    for i in range(max_iter):
        for r in range(1, np.max(label) + 1):
            # 计算区域r的能量
            mask = (label == r)
            boundary = (np.roll(mask, 1, axis=0) != mask) | \
                       (np.roll(mask, -1, axis=0) != mask) | \
                       (np.roll(mask, 1, axis=1) != mask) | \
                       (np.roll(mask, -1, axis=1) != mask)
            energy_r = np.sum(image[mask]) - beta * np.sum(boundary)

            # 尝试将区域r与周围的区域合并
            min_energy = np.inf
            min_label = r
            for dr in [-1, 0, 1]:
                for dc in [-1, 0, 1]:
                    if dr == dc == 0:
                        continue
                    if r + dr < 1 or r + dr > np.max(label):
                        continue
                    label_new = np.copy(label)
                    label_new[mask] = r + dr

                    mask_new = (label_new == r + dr)
                    boundary_new = (np.roll(mask_new, 1, axis=0) != mask_new) | \
                                   (np.roll(mask_new, -1, axis=0) != mask_new) | \
                                   (np.roll(mask_new, 1, axis=1) != mask_new) | \
                                   (np.roll(mask_new, -1, axis=1) != mask_new)
                    energy_new = np.sum(image[mask_new]) - beta * np.sum(boundary_new)

                    if energy_new < min_energy:
                        min_energy = energy_new
                        min_label = r + dr

            # 更新区域标记和能量
            if min_energy < energy_r:
                label[mask] = min_label
                energy[mask] = min_energy

    return label

其中，`image`是待分割的图像，需要先进行二值化处理，即将图像中的目标物体设置为像素值为1，背景设置为像素值为0。`max_iter`是最大迭代次数，`beta`是控制分割粗细的参数。函数返回一个与`image`相同形状的numpy数组，表示每个像素点属于哪个区域。区域用数字表示，数字越小表示区域越靠近左上角。