在编程中进行图像抠图可以使用多种软件或库，以下是一些常用的方法：
Adobe Photoshop
功能：Adobe Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，提供了多种抠图工具，如魔棒工具、多边形套索工具、快速选择等。它还支持智能选择工具和图层蒙版等高级功能，可以更精确地进行抠图。
GIMP
功能：GIMP是一个开源的免费图像编辑软件，提供了各种抠图工具，如套索工具、魔棒工具、钢笔工具等。GIMP还支持图层蒙版和通道抠图等高级功能，可以更精确地进行抠图。
OpenCV
功能：OpenCV是一个基于计算机视觉的开源库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。可以使用Python、C++等多种语言进行图像抠图。OpenCV提供了各种图像分割算法和边缘检测算法，可以根据需要进行图像抠图处理。
Matplotlib
功能：Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于绘制各种图形和图像处理。虽然它主要用于绘图，但也可以使用其绘图功能进行手动抠图或者进行像素级别的处理。
MATLAB
功能：MATLAB是一种强大的数值计算和编程环境，也可以用于图像抠图。它提供了一些图像处理函数，如GrabCut算法和基于颜色分布的segnet方法，可以自动抠图或辅助手动抠图。
其他工具
CorelDRAW：适合处理矢量图像和复杂形状的抠图操作。
Pixlr：在线图像编辑工具，提供了简洁易用的抠图工具，支持图层和蒙版功能。
编程抠图方法
除了使用上述软件外，还可以采用一些编程方法进行图像抠图，包括：
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，将图像中颜色与阈值相近的像素点提取出来。
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。
基于深度学习的方法
利用深度学习模型进行图像分割。常用的深度学习模型有U-Net、Mask R-CNN等。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。
基于GrabCut算法的方法
GrabCut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。
总结
选择合适的工具和算法取决于具体的需求和图像特点。对于简单的图像抠图任务，可以使用颜色阈值法或边缘检测法。对于复杂的图像抠图任务，可以尝试基于深度学习的方法，如U-Net或Mask R-CNN。此外，使用像Photoshop和GIMP这样的图像处理软件可以快速得到高质量的抠图结果。