OpenCV_Zoo 优质开源深度学习项目（Git；Python）初学者使用教程
暑假老师推荐了一个优质的OpenCV相关的开源项目，涉及到人脸识别、字体检测、图片对比等领域，里面用到了不少深度学习知识，项目有C++和Python两种适用语言。因为初学者运行git上的项目往往会遇到各种各样的问题，因此我根据自己踩过的坑写一篇针对这个项目的“新手如何拉取并运行”的教程。
项目的链接如下：GitHub - opencv/opencv_zoo: Model Zoo For OpenCV DNN and Benchmarks.
一、基本环境要求
下载好最新版Pycharm（社区版即可），自己配置好python的环境变量。这些网上的教程很多，略。
二、拉取项目
点击链接，下载zip文件，解压后右键单击整个文件夹，在“显示更多选项”中选择在Pycharm中打开。或者用项目的README文件里的命令在命令行里运行进行拉取也可以：
# Install git-lfs from https://git-lfs.github.com/
git clone https://github.com/opencv/opencv_zoo && cd opencv_zoo
git lfs install
git lfs pull
三、安装项目需要的环境
点开git链接里的“README”文档，认真阅读，在命令行里运行以下命令
python3 -m pip install opencv-python
# Or upgrade to latest version
python3 -m pip install --upgrade opencv-python
安装慢的话可以尝试换国内源，网上有很多针对不同系统的教程
【注意】
1、具体运行程序时还会要求安装一些其它的库/包，在Pycharm红线处按软件提示安装即可
2、项目需要开启电脑的前置摄像头，如果摄像头权限未开启的话会报错
四、运行
对于摄像头直接识别的程序，进入demo.py文件点击运行即可；对于需要自己提供图片路径或者模型路径的程序，进入到单个项目的README文档里，运行--help命令，可以看到需要提供的参数格式。
五、容易出现的bug
1、安装numpy包等时报错——关闭代理服务器或者让代理服务器绕开Pycharm可以解决
2、提示无法识别图片——有可能是图片格式太奇怪（强行把图片文件的尾缀改为jpg也不行），或者图片路径里有中文，或者相对路径和绝对路径只有一个能被识别
3、使用README 中 shell里的命令时格式错误——不可以分成两行分别运行需要对比的图片的路径，而应该写成一行，例如：
六、该项目各个部分的作用简介
【benchmark】可以简单理解为这些项目在各种不同的硬件环境下运行起来的性能评分，点进去可以看到一堆数据，感兴趣的话可以看一看
【models】最核心的代码部分，里面包含了多个模型，由多人合作完成
【README】看所有文件，不管是总文件还是分目录下的models里面的文件，都最好先仔细读一遍这个东西。这是开发者给我们准备的详细使用指导，可以省去许多时间
【Outputs】这里面是程序正确运行后的一些输出例子，可以参考以下，对比自己的输出，看看有没有出现什么问题
其它的东西对于运行项目来说不太重要，可以暂时不考虑
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