python实现：根据提示点生成的mask添加到原图的ab通道上，形成3通道的full_mask，在输入的图像中提取有提示位置上的ab通道颜色值，并计算该提示位置内的颜色值，将有提示位置上的颜色值利用插值法赋给未提示位置，最后连接L通道和full_mask得到最后的特征图

好的，首先需要明确一下几个问题：

1. 提示点是什么？
2. mask是什么？
3. 插值法是什么？

然后再来逐步实现这个过程。

1. 提示点指的是哪些点呢？是用户手动指定的一些点吗？还是通过程序计算得出的一些点？

2. mask是用来干什么的呢？是用来标记哪些位置需要进行计算吗？

3. 插值法是用来处理什么问题的呢？是用来计算未被标记的位置的值吗？

在回答这些问题之前，先来看一下整个流程的大致步骤：

1. 读取原图像，并将其转换为Lab颜色空间。
2. 根据提示点生成mask，将其添加到原图像的ab通道上，形成3通道的full_mask。
3. 在输入的图像中提取有提示位置上的ab通道颜色值，并计算该提示位置内的颜色值。
4. 将有提示位置上的颜色值利用插值法赋给未提示位置。
5. 连接L通道和full_mask得到最后的特征图。

接下来，逐步回答上面的问题。

1. 提示点可以是用户手动指定的一些点，也可以是通过程序计算得出的一些点。例如，可以用一些算法来检测图像中的显著性区域，然后将这些区域作为提示点。

2. mask用来标记哪些位置需要进行计算。在这个问题中，我们需要生成一个mask，将提示点标记出来。可以将提示点周围一定范围内的像素都标记为1，其余像素标记为0，从而生成一个二值化的mask。

3. 插值法是用来计算未被标记的位置的值。在这个问题中，我们可以使用一些插值算法，如双线性插值、双三次插值等，来计算未被标记的位置的颜色值。这些算法可以根据已知的颜色值，来预测未知位置的颜色值。

接下来，我们可以按照上述步骤，用Python代码来实现这个过程。具体实现如下：