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data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/2.目标检测/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**:
 

data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/3.人脸检测/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：
 

data/1.OpenCV初阶/2.OpenCV中的深度学习/4.姿态估计/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！