在github寻找了一圈，终于发现了一个比较新且好用的开源项目rembg(地址https://github.com/danielgatis/rembg)。结合rembg和PixelLib可以得到非常好的效果。

rembg 底层是u2net（https://github.com/xuebinqin/U-2-Net）—published in Pattern Recognition 2020。

U-2-Net是一个相当不多的项目，一位在加拿大阿尔伯塔大学留学的中国人做的（https://webdocs.cs.ualberta.ca/~xuebin/），可以基于它做很多关于图像处理的项目。

rembg可以选择U-2-Net训练出来的多种模型：

1. 通用模型（u2net）
2. 专用于人物识别的模型（u2net_human_seg）。
3. 轻量级模型（u2netp）

U-2-Net提供了模型的训练代码，可以自己去训练更好的模型。

3种模型各有优势，可以搭配另一种算法（ PixelLib， https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib）来得到更好的效果。PixelLib 可以判断图片中是否只有人物，或者有没有动物，如果没有动物，那么通过u2net_human_seg可以获取非常好的结果。如果有动物，那么通过u2net获取到的结果要比较好。