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。

c++ opencv mat实现python的remake[dilation == 255] = 127

C++中使用OpenCV库实现类似于Python中的操作可以这么写：

cv::Mat remake = ...; // 定义一个cv::Mat对象remake并初始化
cv::Mat mask = remake == 255; // 创建一个掩膜mask，其中remake中等于255的像素值为1，其他为0
remake.setTo(127, mask); // 使用掩膜mask将remake中等于255的像素值设置为127

其中，`==`操作符用于比较两个矩阵中每个元素的值是否相等，返回一个矩阵，元素值为0或1；`setTo`方法用于将矩阵中满足掩膜条件的元素设置为指定的值。