运用AI提取素材背景图片,可以通过下面内容几种方式实现：

运用在线工具

有许多在线平台提供背景去除服务,下面内容是一些常见的在线工具：

• Remove.bg：这一个特别流行的在线工具，可以自动去除图片背景。
• ClipDrop：提供桌面应用程序，可以快速去除图片背景。
• Background Burner：提供在线服务，可以去除图片背景。

运用AI软件

一些AI软件和应用程序可以直接去除图片背景：

• Adobe Photoshop：运用Photoshop中的“选择和遮罩”工具可以手动去除背景。
• GIMP：壹个开源的图像编辑软件，功能类似于Photoshop，也可以去除背景。
• AI背景去除工具：一些专门的AI工具，如“Remove.bg for Teams”等，可以自动识别并去除背景。

编程实现

如果你熟悉编程,可以运用下面内容方式：

• OpenCV：这一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理，包括背景去除。
• TensorFlow或PyTorch：运用深度进修模型，如U-Net，来自动去除背景。

下面内容一个运用Python和OpenCV去除背景的基本示例：

import cv2
import numpy as np
# 读取图片
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 运用自适应阈值
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 定义掩码
mask = thresh
# 定义背景
background = np.zeros_like(image)
# 运用掩码和背景进行混合
foreground = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
background = cv2.bitwise_and(background, background, mask=cv2.bitwise_not(mask))
# 合并前景和背景
result = cv2.add(foreground, background)
# 显示结局
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

根据不同的图片和需求,也许需要调整参数以达到最佳效果。