diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/deep_learning_object_detection.md" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/deep_learning_object_detection.md"
index b65b7602088218be99caf91c4f9b442dcbc0fcd8..1a42c27ffe3071f3dc3f6af95e0eedbe6a2e4324 100644
--- "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/deep_learning_object_detection.md"
+++ "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/deep_learning_object_detection.md"
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 我已经实现了模型加载和预测的代码，但是如何将结果取出来并绘制到图片上呢？如下图：
 
-![output](https://gitee.com/wanghao1090220084/cloud-image/raw/master/output.jpg)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/2.目标检测/output.jpg)
 
 **框架代码**:
 
diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/output.jpg" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/output.jpg"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8aabb5b8b14ecd3159d497d75d289045e1e4df42
Binary files /dev/null and "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/2.\347\233\256\346\240\207\346\243\200\346\265\213/output.jpg" differ
diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/01.jpg" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/01.jpg"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cd950469390640fb41876e0655bd500294ec9e69
Binary files /dev/null and "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/01.jpg" differ
diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/detect_faces.md" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/detect_faces.md"
index bbaef29f2be88e6c3e399420937dd0b742c64ea6..5b1d973e136772d89c744483126d74d151f6506c 100644
--- "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/detect_faces.md"
+++ "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/3.\344\272\272\350\204\270\346\243\200\346\265\213/detect_faces.md"
@@ -3,7 +3,7 @@
 早在 2017 年 8 月，OpenCV 3.3 正式发布，带来了高度改进的“深度神经网络”（dnn）模块。 该模块支持多种深度学习框架，包括 Caffe、TensorFlow 和 Torch/PyTorch。OpenCV 的官方版本中包含了一个更准确、基于深度学习的人脸检测器，链接：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/dnn/face_detector。
 我已经实现了模型加载和预测的代码，但是如何将结果取出来并绘制到图片上呢？如下图：
 
-![01](https://gitee.com/wanghao1090220084/cloud-image/raw/master/01.jpg)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/3.人脸检测/01.jpg)
 
 遍历代码的逻辑如下：
 
diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/attitude_estimation.md" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/attitude_estimation.md"
index 5c8018d16d9d40c419f2e7926ffaa69bf999e947..f32504d0f8e128883a09b1a11b340836910e5334 100644
--- "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/attitude_estimation.md"
+++ "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/attitude_estimation.md"
@@ -22,7 +22,7 @@ Media Pipe Pose是用于高保真人体姿势跟踪的框架，该框架从RGB
 
 模型可以预测33个关键点，如下图：
 
-![img](https://gitee.com/wanghao1090220084/cloud-image/raw/master/pose_tracking_full_body_landmarks.png)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/4.姿态估计/pose_tracking_full_body_landmarks.png)
 
 我们使用OpenCV+mediapipe实现姿态估计，我已经实现了代码，请大家找出能够正确执行的代码！
 
diff --git "a/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/pose_tracking_full_body_landmarks.png" "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/pose_tracking_full_body_landmarks.png"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..89530d9e484351a159d3f8b29a57c349fa98d39f
Binary files /dev/null and "b/data/1.OpenCV\345\210\235\351\230\266/2.OpenCV\344\270\255\347\232\204\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240/4.\345\247\277\346\200\201\344\274\260\350\256\241/pose_tracking_full_body_landmarks.png" differ