python 代码mask_in @ protos.floats().view(-1, 160, 120)其中mask_in是形状为（5，32）的torch.tensor.protos是形状为（32， 160，120）的torch.tensor将此代码转为用c++ opencv实现的代码

根据你提供的代码，`mask_in` 是一个形状为 `(5, 32)` 的 `torch.tensor`，`protos` 是一个形状为 `(32, 160, 120)` 的 `torch.tensor`。你想要用 C++ 和 OpenCV 实现这段代码，可以按照以下步骤进行：

1. 将 `protos` 转换为 OpenCV 的 `cv::Mat` 类型：

cv::Mat protos_mat(160, 120 * 32, CV_32FC1, protos.data_ptr<float>());

这里创建了一个 160 行、120 * 32 列、每个元素为 32 位浮点数的 `cv::Mat`，并用 `protos` 中的数据填充它。

2. 将 `mask_in` 转换为 OpenCV 的 `cv::Mat` 类型：

cv::Mat mask_in_mat(5, 32, CV_32FC1, mask_in.data_ptr<float>());

这里创建了一个 5 行、32 列、每个元素为 32 位浮点数的 `cv::Mat`，并用 `mask_in` 中的数据填充它。

3. 将 `mask_in_mat` 和 `protos_mat` 相乘：

cv::Mat result = mask_in_mat * protos_mat;

这里使用 `*` 运算符将 `mask_in_mat` 和 `protos_mat` 相乘，得到一个 5 行、120 列、每个元素为 32 位浮点数的 `cv::Mat`。这个结果和原来的 `torch.tensor` 的形状是一样的。

需要注意的是，在将 `torch.tensor` 转换为 `cv::Mat` 时，需要保证数据类型和数据排列方式（即行优先还是列优先）与 `torch.tensor` 一致。此外，如果 `cv::Mat` 和 `torch.tensor` 的形状不一致，需要在转换时进行相应的变形操作。