GitHub使用指南——建立仓库、建立文件夹、上传图片详细教程

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记录笔记，不能少了图片的解释，不知你是否是这样，反正我是比价喜欢有图片的说明，图片能够使得内容更加详细。

这篇博文就来记录一下GitHub上如何上传图片，步骤如下：

【1】创建仓库（GitHub里的仓库，最直白的理解，就是一个文件夹）：

（1）点击Repositories，这里是仓库，会显示你所建立的所有仓库列表

（2）点击New绿色按钮，创建一个新的仓库

（3）出现“Create a new repository”界面，按照下图说明填写，最后点击Create repository绿色按钮，即可创建新的仓库

【2】建立文件夹

GitHub中，可以使用“文件名+/”完成建立文件夹的功能，即文件名称加反斜杠

（1）进入仓库里，点击“Create new file”按钮

（2）在空的方框里填上“images/”，建立一个存储图片的文件夹：images。

（3）GitHub中，必须建立文件才能完成建立，这里我们随便建立一个文件，稍后可以将其删除。这里我们建立的是Temp文件，即临时文件，点击下边的“Commit new file”建立新文件。GitHub中Commit按钮即为保存的意思。

【3】上传图片

（1）在已经建立好的images文件夹内，点击“Upload files ”

（2）在images界面里，点击“choose your files”选择上传的图片

【4】编写md文件，将图片显示在md文件中

（1）点击已经上传的图片

（2）复制图片的路径

（3）GitHub中md文件，编写图片的格式为：![](图片地址)。如：

![](https://github.com/Sophia-11/Awesome-CV-Paper-Review/blob/master/images/8.jpg)

（4）点击<>Edit file 旁边Preview changes按钮，可以查看修改

（5）点击下方“commit changes”保存修改，即完成图片添加至md文件

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python+OpenCV视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：Pytorch常用函数手册

在「小白学视觉」公众号后台回复：pytorch常用函数手册，即可下载含有200余个Pytorch常用函数的使用方式，帮助快速入门深度学习。

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