交互式图像分割是一种半自动的图像处理技术，用户通过简单的交互操作（如点击、画线、框选等）向算法提供提示，算法根据这些提示自动识别并分割出目标对象。与全手动抠图相比，它大幅提升了效率；与全自动分割相比，它允许用户纠正和引导，获得更精确的结果。典型代表包括SAM（Segment Anything Model）等AI驱动的分割工具。

正点（绿色）：标记"这是目标对象的一部分"，算法会从正点出发，扩散寻找颜色相似的相邻像素，形成包含区域。
负点（红色）：标记"这不是目标对象"，用于排除误包含的区域，例如背景或相邻物体。通过正负点配合，可以精确控制分割边界。

阈值控制颜色相似度的敏感程度。数值越小（如5-15），算法越严格，只有与点击位置颜色非常接近的像素才会被包含，适合分割颜色均匀的物体。数值越大（如40-60），算法越宽松，会包含颜色差异较大的相邻像素，适合纹理丰富或渐变的物体。建议从默认值28开始，根据实际效果微调。

本工具使用洪水填充（Flood Fill）算法结合颜色空间距离度量。从标记点出发，在RGB颜色空间中计算相邻像素与起始点的欧几里得距离，距离小于阈值的像素被纳入分割区域。多个正点取并集，负点区域取差集，最终得到精确的分割蒙版。这是一种经典且高效的图像分割方法，类似于Photoshop的"魔术棒"工具。

图像分割广泛应用于：
• 电商设计：快速抠图、换背景
• 医学影像：识别器官、病变区域
• 自动驾驶：识别道路、行人、车辆
• AR/VR：实时分离前景和背景
• 摄影后期：局部调色、背景虚化
• 工业检测：缺陷识别、零件分拣

提高分割质量的技巧：
1. 在目标对象颜色均匀的区域放置正点
2. 使用多个正点覆盖对象的不同颜色区域
3. 在误包含区域放置负点进行排除
4. 适当调节阈值——纹理丰富的对象用较高阈值
5. 对于复杂边界，可以放大图像后精细标记
6. 结合Shift键快速切换正负点模式

支持常见Web图像格式：JPEG、PNG、WebP、BMP等。图像会自动缩放至适合处理的尺寸（最大边约800px），确保在浏览器中流畅运行。原始分辨率很高的图片（如4000×3000）会被等比缩放处理，这不会影响分割的视觉效果。如需处理超大图像，建议先在上传前进行适当压缩。

导出为PNG格式的蒙版图像（透明背景，选中区域为白色半透明）。您可以：
• 在Photoshop中作为图层蒙版使用
• 在代码中读取像素值进行程序化处理
• 作为训练数据标注参考
• 直接导入支持蒙版的视频编辑软件
蒙版分辨率与显示画布一致，确保与原始图像完美对齐。