用c++ opencv mat实现python的trimap[trimap_im == 1, 1] = 1

在C++中，可以使用以下代码实现类似于Python中的trimap操作：

cv::Mat trimap_im; // 原始图像

// 创建一个新的Mat对象，全部初始化为0
cv::Mat trimap = cv::Mat::zeros(trimap_im.rows, trimap_im.cols, CV_8UC1);

// 使用cv::threshold函数将trimap_im中值为1的像素设置为1
cv::threshold(trimap_im, trimap, 0.9, 1, cv::THRESH_BINARY);

其中，`cv::threshold`函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像，第三个参数为阈值，表示输入图像中哪些像素会被设置为1，第四个参数为输出值，表示满足条件的像素会被设置为的值，最后一个参数为阈值处理的类型，这里选择了二值化处理。

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用c++ opencv mat实现python的fg[alpha == 1] = image_np[alpha == 1]

在C++中使用OpenCV库，可以通过以下代码实现类似于Python中的fg[alpha == 1] = image_np[alpha == 1]的操作：

cv::Mat fg, alpha, image_np; // 定义需要用到的三个Mat对象
// 假设已经对alpha和image_np进行了初始化

// 创建一个与image_np一样大小、类型相同的Mat对象，用于保存结果
fg.create(image_np.size(), image_np.type());

// 遍历每个像素，判断该像素对应的alpha值是否为1，如果是，则将对应像素的值赋给fg
for (int y = 0; y < image_np.rows; ++y) {
    for (int x = 0; x < image_np.cols; ++x) {
        if (alpha.at<float>(y, x) == 1) {
            fg.at<cv::Vec3b>(y, x) = image_np.at<cv::Vec3b>(y, x);
        }
    }
}

其中，alpha和image_np的类型分别为CV_32FC1和CV_8UC3，需要根据实际情况进行修改。此外，如果只需要处理像素值为三通道的彩色图像，可以直接使用cv::Vec3b来访问像素值，如果是单通道的灰度图像，则可以使用uchar或float类型来访问对应的像素值。

用c++ opencv mat实现python的np.count_nonzero

在C++ OpenCV中，可以使用函数`cv::countNonZero`来实现Python的`np.count_nonzero`的功能。该函数的原型如下：

int cv::countNonZero(const cv::Mat& src)

其中，`src`是输入的`cv::Mat`类型的矩阵，函数返回矩阵中非零元素的数量。例如，以下是一个示例代码：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
int count = cv::countNonZero(src);
std::cout << "Non-zero elements: " << count << std::endl;

在上面的代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用`cv::countNonZero`函数计算了图像中非零元素的数量，并将结果输出到控制台。