背景的剥离效果通常涉及图像分割算法的应用，下面是一种常见的解决方法，使用OpenCV和Python编程语言。

首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

然后，我们加载待处理的图像：

image = cv2.imread("image.jpg")

接下来，我们将图像转换为HSV颜色空间：

hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

然后，我们定义要剥离的背景颜色范围，以便在HSV图像中进行阈值处理：

lower_color = np.array([0, 0, 0])  # 背景颜色的下限
upper_color = np.array([179, 255, 50])  # 背景颜色的上限

然后，我们使用cv2.inRange函数根据颜色范围创建一个掩码（mask）：

mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_color, upper_color)

接下来，我们可以通过应用形态学操作来改善掩码的质量：

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

然后，我们可以使用掩码来剥离背景，通过将掩码应用于原始图像：

result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

最后，我们可以显示原始图像和剥离后的图像：

cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Background Removed Image", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是一个基本的背景剥离的示例，可以根据实际需求进行调整和改进。