将supervisely数据集中0-1的二值图像转化为0-255的二值图像

因图像显示的0-255范围的，所以对于0，1值得图像显示就出现全黑的情况，那么如何将全黑的图像转化到0-255范围内，从而正常显示出黑白的二值图。实现代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from glob import glob
import cv2
if __name__ == '__main__':
    # Open existing project on disk.
    test_images = glob('E:/图像数据集/output/masks/*')
    print(test_images)
    # Imgpath='41253.png'
    for img in test_images:
        # print(img)
        image = tf.io.read_file(img)
        Img = tf.image.decode_image(image, channels=3)
        Cmax = np.max(Img[:])
        Cmin = np.min(Img[:])
        Img = np.uint8((np.double(Img) - Cmin) / (Cmax - Cmin) * 255)
        fname = img.split('\\')[-1].split('.')[0] + '.png'
        cv2.imwrite(f'./1024/{fname}', Img)

转化后