在编程软件中抠取logo，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，实现抠图效果。
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，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，从而实现准确的图像分割。
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。
需要用户提供一些标记信息，如前景区域和背景区域的大致位置，从而得到准确的抠图结果。
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。
适用于边缘比较清晰的图像。
使用图像处理软件
可以使用如Adobe Photoshop或GIMP等图像处理软件。
打开Logo图像，使用选择工具（如魔术棒工具、套索工具或快速选择工具）选择Logo区域。
抠出Logo后，将其放在一个新的图层上，并调整颜色。
最后导出为所需的格式，如PNG，以保留透明背景。
使用抠图工具
常见的抠图工具有Photoshop、Illustrator等。
利用这些工具提供的各种选择和修饰工具，精确地抠出Logo。
注意选取合适的工具和技巧，如魔棒工具、套索工具、快速选择工具等，根据Logo的复杂程度选择最合适的工具进行操作。
根据具体需求和图像的特点，可以选择上述方法中的一种或多种进行尝试，以达到最佳的抠图效果。如果需要更精确的抠图结果，可以考虑使用基于深度学习的模型或GrabCut算法。对于简单的logo抠图，使用图像处理软件中的选择工具和填充功能可能更为快捷方便。