在编程中进行图像抠图，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来进行图像分割。通过设定颜色阈值，将颜色与阈值相近的像素点提取出来，从而实现抠图效果。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（superpixel），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
通过创建一个与原始图像大小相同的遮罩图像，将需要保留的区域设置为白色，需要抠掉的区域设置为黑色。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
这是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。
基于色彩模型法
利用不同的色彩模型（如RGB、HSV等）来描述图像中的像素点，根据目标对象和背景在色彩模型中的分布特征，将目标对象与背景进行区分。
机器学习法
利用机器学习算法，通过对大量已标注的图像数据进行训练，建立目标对象和背景之间的分类模型。然后使用该模型对新的图像进行分类，将目标对象与背景分离。
OpenCV
这是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。OpenCV可以通过编程方式来抠图，使用其提供的图像处理算法和函数来实现。
Matplotlib
这是一个Python的绘图库，用于生成图表和绘制图像。Matplotlib可以用来抠图，通过对图像进行分析和处理来实现抠图的目的。
MATLAB
这是一种专业的数值计算和编程环境，也可以用于图像处理和分析。MATLAB提供了强大的图像处理工具包，可以用来实现图像抠图的功能。
根据具体的需求和图像特点，可以选择适合的图像抠图方法。对于复杂的图像抠图任务，结合不同的方法进行多次迭代，可以提高抠图的准确性和效果。同时，也可以考虑使用现有的图像处理软件如Adobe Photoshop、GIMP等，它们提供了更为直观和强大的抠图工具。