去掉图像中的多余部分（即裁剪或去除背景）是图像处理中常见的任务，可以使用多种工具和技术来实现，包括专业的图像编辑软件（如Adobe Photoshop）和人工智能工具（如深度学习模型）。以下是几种方法：

方法一：使用专业的图像编辑工具如Adobe Photoshop或GIMP手动去除多余部分。可以使用切割工具将需要的部分独立出来或者套索工具选择多余部分后进行删除。这需要一定的手动操作技巧。

方法二：使用图像分割工具。这些工具通常基于机器学习算法，能够自动或半自动地将图像中的对象从背景中分离出来。例如，可以使用图像分割软件来自动识别并去除背景。这些工具对于处理复杂的图像非常有效，但可能需要一些时间来学习如何正确使用它们。一些在线网站如Tiamat、Clipping Magic等也提供了这种服务。

方法三：深度学习和图像处理库也可以完成这个任务。例如在Python环境中使用OpenCV或PyTorch等框架结合深度学习模型来实现。这通常需要使用训练过的模型来预测图像中的每个像素是否属于前景或背景，然后基于预测结果生成掩码，最后使用这个掩码去除多余的部分。这需要较高的技术水平和一定的编程能力。对于复杂的图像处理任务，可能需要定制深度学习模型或使用更高级的算法。此外，一些在线平台如TensorFlow Hub和PyTorch Hub提供了许多预训练的模型可以直接使用。但对于更大的图片处理需求或更高的质量需求，可能还需要专门的算法设计或使用专业的高级图像处理服务来完成这项任务。如果你不是专业的程序员或图像编辑人员，可能很难直接使用这些技术，这种情况下可以寻找专业人士进行图像处理工作或者联系人工智能企业提供服务咨询和技术支持。