在编程中进行抠图制作，可以采用以下几种方法：
颜色阈值法
利用像素点的颜色信息进行图像分割。通过设定颜色阈值，将颜色与阈值相近的像素点提取出来，实现抠图效果。这种方法适用于背景与前景颜色差异较大的图像。
边缘检测法
利用图像中物体边缘的特点进行抠图。常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。通过对图像进行边缘检测，可以得到物体的边缘信息，从而实现抠图效果。
基于深度学习的方法
利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行图像分割。这些模型可以通过对大量标注好的图像进行训练，学习到图像中物体与背景的区分特征，从而实现准确的图像分割。
基于图论的方法
将图像转化为图像的超像素，然后利用图论算法对超像素进行优化，最终得到准确的图像分割结果。
基于边界检测的方法
使用边界检测算法，如Canny边缘检测、Sobel算子等，来提取图像中的边缘信息，然后根据边缘信息进行图像抠图。
阈值分割法
将图像的每个像素与一个阈值进行比较，大于阈值的像素被认为是前景，小于阈值的像素被认为是背景。通过调整阈值的大小可以得到不同的分割效果。
掩码分割法
通过给图像添加一个掩码（mask）来实现分割。掩码可以是一张与原图大小相同的二值图像，其中前景部分为白色，背景部分为黑色。通过将原图与掩码进行按位与操作，即可得到抠图的效果。
GrabCut算法
一种基于图割的图像分割算法。它通过迭代的方式，将图像分为前景和背景，并根据用户提供的初始标记进行优化。
基于边缘填充的方法
将图像边缘进行填充，从而实现抠图。可以通过图像腐蚀、图像膨胀等操作来实现边缘填充。
使用AI插件
利用AI编程工具提供的AI抠图功能，如Cursor Composer，可以一键提取图片主体，生成透明背景图。
根据具体需求和图像特点，可以选择适合的抠图方法。对于复杂的图像抠图任务，可以结合不同的方法进行多次迭代，以提高抠图的准确性和效果。此外，还有一些在线工具和软件也可以实现高质量的抠图效果，如Adobe Photoshop、GIMP、Pixlr、Photopea和Paint.NET等。