在Python中实现背景模糊的关键是先得到可靠的前景/背景掩码，再对背景区域应用高斯或双边等滤波并与清晰前景进行合成。静态图片可用OpenCV或Pillow配合GrabCut等传统方法，复杂场景与实时视频更适合轻量深度分割模型（如MediaPipe），并在视频管线上加入帧间平滑与硬件加速以保证流畅度。工程落地需统一预/后处理、参数调优与协作流程，关注开源许可与数据合规。

本文系统回答了“Python如何提取线”：在图像中使用OpenCV与scikit-image的霍夫变换、LSD/FLD、脊线与骨架化等方法提取直线与曲线，并通过预处理、参数调优与后处理提升精度与速度；在文本与日志中以流式IO与正则表达式稳健抽取所需行。文章给出方法对比表、代码片段与工程化建议，强调质量评估与管线化落地，并在协作层面建议使用研发项目全流程管理系统（如PingCode）记录版本与评测，确保可复现与可维护。最后预测传统算法与深度学习的混合方案将成为“提取线/行”的主流路径。