这篇文章详细介绍了使用Python提取图像中点坐标的核心技术框架、标准流程、复杂场景优化方案以及像素坐标到物理坐标的转换方法，结合OpenCV官方文档和IEEE行业研究报告的权威内容，对比了主流Python开源视觉处理库的适配场景，提供了工业级项目落地实践建议，并推荐PingCode用于项目协作和版本管控，最后预测了多模态大模型与机器视觉融合的未来发展趋势。

Python抠图后添加背景可通过通道分离蒙版优化、图层融合、色彩校准三大核心步骤实现，开发者可借助OpenCV、PIL等主流视觉处理库完成像素级图层叠加，结合AI抠图工具提升融合自然度，还能通过自动化脚本批量完成多组背景适配任务，在团队协作场景中可使用PingCode搭建项目管理流程实现全流程可追溯，未来AI驱动的端到端抠图背景融合工具将进一步提升自动化程度，简化操作流程提升生产效率。