计算机视觉实现代码1，按住鼠标左键并移动，在图片上画白色线条，标记前景，释放鼠标左键，线条结束； 2，按住 Ctrl 键和鼠标左键，移动鼠标，在图片上画黑色线条，标记背景，释放 Ctrl 键和鼠标左键，线条结束； 3，按 Enter 键，完成前景提取。

这是一个交互式图像分割的流程，需要使用图像处理库来实现。以下是一个使用 OpenCV 库实现的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 初始化标记
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)

# 定义鼠标事件回调函数
def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    global ix, iy, drawing, mode
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        ix, iy = x, y
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing == True:
            if flags & cv2.EVENT_FLAG_CTRLKEY:
                cv2.line(mask, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), 5)
            else:
                cv2.line(mask, (ix, iy), (x, y), (255, 255, 255), 5)
            ix, iy = x, y
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False

# 注册鼠标事件回调函数
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', on_mouse)

# 主循环
while True:
    cv2.imshow('image', img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 13: # 按下 Enter 键，完成前景提取
        cv2.grabCut(img, mask, None, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_MASK)
        mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
        img = img * mask2[:, :, np.newaxis]
        cv2.imshow('image', img)
        cv2.waitKey(0)
    elif k == 27: # 按下 Esc 键，退出程序
        break

# 清理资源
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用了 grabCut 算法，该算法可以自动对图像进行分割，但需要提供一些初始标记。在该代码中，我们使用鼠标事件来标记前景和背景，并在按下 Enter 键后进行前景提取。