在编程软件中进行抠图通常涉及以下几种方法：
阈值分割法
全局阈值法：将图像的每个像素与一个全局阈值进行比较，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。
自适应阈值法：根据图像的不同区域自动调整阈值，以获得更好的分割效果。
边缘检测法
Sobel算子：通过计算图像中像素的梯度来检测边缘。
Laplacian算子：通过计算图像中像素的二阶导数来检测边缘。
Canny算子：结合高斯平滑和微分求导来检测图像中的边缘，并提取出物体的轮廓。
基于颜色空间的分割法
RGB：利用红、绿、蓝三个颜色通道的信息进行图像分割。
HSV：利用色相、饱和度、明度三个颜色通道的信息进行图像分割，适用于颜色差异较大的图像。
LAB：利用亮度、A通道（绿色到品红色的通道）、B通道（蓝色到黄色的通道）进行图像分割。
掩码分割法
通过给图像添加一个与原图大小相同的二值图像（掩码），其中前景部分为白色，背景部分为黑色。将原图与掩码进行按位与操作，即可得到抠图的效果。
色彩阈值法
通过设定阈值，并将图像中像素的颜色值与阈值进行比较，来判断像素是否属于前景或背景。常用的方法有灰度阈值法、RGB阈值法和HSV阈值法。
蒙版法
通过创建一个与背景相似的蒙版图像，并使用蒙版图像与原图像进行像素级别的运算，来实现抠图。常用的方法有基于颜色空间的蒙版法和基于纹理特征的蒙版法。
基于深度学习的方法
利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对图像进行特征提取和分类。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，实现抠图。
基于GrabCut算法的方法
GrabCut是一种基于图割的图像分割算法，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。
建议
选择哪种方法取决于具体的应用场景和图像特征。对于颜色差异较大的图像，可以尝试使用基于颜色空间的分割法或色彩阈值法。对于边缘清晰的图像，可以尝试使用边缘检测法或基于边缘填充的方法。对于需要高精度抠图的场景，可以尝试使用基于深度学习的方法，如U-Net或Mask R-CNN。