CityScapes数据集灰度标签图转为伪彩色图
目前搜集到的代码都或多或少存在个别问题，针对CityScapes数据集在训练网络时可能需要将灰度标签图转为伪彩色图这一需求，
其中的三个程序分别针对不同需求：
目前可搜集到的方法，但存在局限性。
优点：可以在多次运行时，输出的label颜色不变，且可修改，（第一次运行时自动生成随机且不重复的颜色值）
由于CityScapes数据集的分辨率为2048x1024，之前的程序都使用了
plt.savefig(output_path + ".jpg", bbox_inches='tight', pad_inches=0)
新程序解决了这个问题，不再使用matplotlib，生成的图像分辨率为2048x1024与原数据集匹配
在语义分割的训练样本准备过程中，需要生成8bit rgb彩色png图，这个时候如果直接用opencv的imread和imwrite读写操作，只能生成8bit png灰度图或24bit的真彩图。 既然opencv不能保存成8bit的rgb png，这里就推荐用PIL库中的Image模块来读写png。据此重构的代码。
出现新的问题，丢去检测出现不合理的标签数，应该是resize导致，在多方求助后，得到最终解决，已成功通过测试，现在将验证程序voc_annotation和最终程序corlorful_1上传（本方法使用前需要搭配官方脚本createTrainIdLabelImgs）