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GrabCut算法的实现步骤为：

1. 在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形。
2. 矩形外的区域被自动认为是背景。
3. 对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域。
4. 用高斯混合模型（Gaussians Mixture Model，GMM）来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或背景。
5. 图像中的每一个像素都被看作通过虚拟边与周围像素相连接，而每条边都有一个属于前景或背景的概率，这基于它与周围像素颜色上的相似性。
6. 每一个像素（即算法中的节点）会与一个前景或背景节点连接。
7. 在节点完成连接后（可能与背景或前景连接），若节点之间的边属于不同终端（即一个节点属于前景，一个节点属于背景），则会切断它们之间的边，这就能将图像各部分分隔出来。

下面的示例代码主要有这几步：

1. 加载想要处理的图像，然后创建一个与图像大小相同的掩模，并用0填充。
2. 创建以0填充的前景和背景模型。
3. 准备一个标识出想要隔离的对象的矩形来初始化GrabCut算法。
4. 使用指定的空模型和掩模来运行GrabCut算法。
5. cv2.grabCut()的第六个参数是算法迭代的次数，执行完算法之后，掩模已经变成了包含0~3的值，其中值为0和2的为背景，值为1和3的为前景。
6. 使用matplotlib来并排展示处理前后的图像。

示例代码如下：

import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('statue_small.jpg')mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)rect = (100, 1, 421, 378)cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')img = img * mask2[:, :, np.newaxis]plt.subplot(121), plt.imshow(img)plt.title("grabcut"), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(cv2.imread('statue_small.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title("original"), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

原图像statue_small.jpg为：

运行结果为：

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