使用编程把视频抠下来可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法：
方法一：使用OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用来处理视频文件。以下是一个使用OpenCV从视频中提取帧并进行处理的示例代码：
```python
import cv2
打开视频文件
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture（video_path）
获取视频的宽度和高度
width = int（cap.get（cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH））
height = int（cap.get（cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT））
创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc（*'XVID'）
output_video_path = 'output_video.avi'
out = cv2.VideoWriter（output_video_path, fourcc, 30.0, （width, height））
while cap.isOpened（）:
ret, frame = cap.read（）
if not ret:
break
在这里进行人像抠图处理
例如，使用深度学习模型进行抠图
processed_frame = your_抠图_function（frame）
out.write（frame）
cap.release（）
out.release（）
```
方法二：使用MoviePy
MoviePy是一个用于视频编辑的Python库，可以方便地进行视频剪辑、截取和添加效果。以下是一个使用MoviePy截取视频并裁剪指定区域的示例代码：
```python
from moviepy.editor import *
打开视频文件
video = VideoFileClip（"path_to_your_video.mp4"）
截取视频的指定区域
crop = video.subclip（（2, 4.5）, （2, 6.0））.resize（0.2）.crop（x1=70, y1=0, x2=310, y2=216）
保存裁剪后的视频
crop.write_videofile（"cropped_video.mp4", codec='libx264'）
```
方法三：使用PaddlePaddle Hub
PaddlePaddle Hub是一个预训练模型库，可以用于图像处理任务，包括人像抠图。以下是一个使用PaddlePaddle Hub进行人像抠图的示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
import paddlehub as hub
加载预训练模型
model = hub.Module（name='paddlehub_人像抠图模型'）
打开视频文件
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture（video_path）
while cap.isOpened（）:
ret, frame = cap.read（）
if not ret:
break
将帧转换为numpy数组
frame = np.array（frame）
使用模型进行抠图
抠图结果 = model.run（frame）
将抠图结果转换回cv2图像格式
抠图结果 = cv2.cvtColor（抠图结果， cv2.COLOR_RGB2BGR）
显示或保存抠图结果
cv2.imshow（'抠图结果'， 抠图结果）
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
break
cap.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
```
方法四：使用FFmpeg
FFmpeg是一个强大的视频处理工具，可以用于提取视频帧并进行处理。以下是一个使用FFmpeg提取视频帧的示例代码：
```python
import subprocess
视频路径
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
输出路径
output_path = 'output_frames_%04d.jpg'
使用FFmpeg提取视频帧
subprocess.run（['ffmpeg', '-i', video_path, output_path]）
```
总结
以上方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体需求和场景。如果需要简单的视频截取和裁剪，可以使用MoviePy或FFmpeg。如果需要更复杂的人像抠图，可以考虑使用PaddlePaddle Hub中的预训练模型。