Python是一種高級編程語言，經常用于開發Web應用程序、數據分析等領域。除此之外，Python還可以用于自動摳圖。

自動摳圖是指通過計算機技術和機器學習技術，實現對圖像中物體的分割和摳取。Python中有一些非常流行的圖像處理庫，如Pillow、OpenCV和Scikit-image等。以下是使用Pillow實現自動摳圖的代碼示例：

from PIL import Image
# 打開圖像文件
image = Image.open('example.jpg')
# 設置閾值
threshold = 200
# 將圖像轉化為黑白圖像
grey_image = image.convert('L')
# 將圖像進行二值化處理
binary_image = grey_image.point(lambda x: 0 if x< threshold else 255, '1')
# 將圖像中的物體進行摳圖
object_image = binary_image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
# 顯示摳圖結果
object_image.show()

上述代碼首先使用Pillow庫打開一個名為example.jpg的圖像文件。然后，將其轉化為灰度圖像，并將其進行二值化處理。接下來，使用ImageFilter模塊中的FIND_EDGES方法，將圖像中的物體進行摳取，最后顯示結果。

除了使用圖像處理庫進行摳圖之外，Python還可以通過機器學習技術進行自動摳圖。例如，使用Scikit-image庫中的分割算法從圖像中自動摳取物體：

from skimage.measure import label, regionprops
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
image = plt.imread('example.jpg')
# 進行分割
label_image = label(image >0)
# 獲取分割出來的區域
regions = regionprops(label_image)
# 獲取最大的物體并進行摳圖
largest_region = max(regions, key=lambda x: x.area)
object_image = image[largest_region.bbox[0]:largest_region.bbox[2], largest_region.bbox[1]:largest_region.bbox[3]]
# 顯示摳圖結果
plt.imshow(object_image)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代碼首先讀取一個名為example.jpg的圖像文件，然后使用Scikit-image庫的分割算法進行分割，獲取圖像中分割出來的區域。接下來，獲取最大的區域，并將該區域進行摳圖。最后將摳圖結果進行顯示。

Python中有許多實現自動摳圖的方法和庫，這里僅僅介紹了一些常用的方法。通過使用這些方法，可以方便地實現自動摳圖，提高項目的開發效率。