你提供的代码，和我提交给你的一样，并未解决问题

抱歉，我之前的回答有误。感谢你指出问题。在保存分割结果时，`cv2.imwrite()` 函数需要接收一个灰度图像作为输入。在代码中，我们得到的是一个二值化的分割结果。为了正确保存分割结果，我们需要将其转换为灰度图像。

以下是修改后的代码示例，将二值化的分割结果转换为灰度图像再保存：

# 遍历所有图片
for idx, img_path in enumerate(tests_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(img_path)
    # 转为灰度图
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组
    img_gray = img_gray.reshape(1, 1, img_gray.shape[0], img_gray.shape[1])
    # 转为tensor
    img_tensor = torch.from_numpy(img_gray)
    # 将tensor拷贝到device中
    img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32)
    # 预测
    pred = net(img_tensor)
    # 提取结果
    pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0]
    # 处理结果
    pred[pred >= 0.5] = 255
    pred[pred < 0.5] = 0
    # 生成保存结果的路径
    save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png'
    # 保存图片
    cv2.imwrite(save_res_path, pred.astype(np.uint8))
    print(f"Successfully saved the result {save_res_path}")

在修改后的代码中，我们首先将读取的彩色图像转换为灰度图像，然后再进行后续处理和保存。

非常抱歉给你带来困扰。如果还有任何问题，请随时提问。