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1zlab · Jul 18, 2018 · afa0c13 · afa0c13
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diff --git a/IMG/宣传海报.png b/IMG/宣传海报.png
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -1,25 +1,18 @@
 # OpenCV色块识别-1Z实验室
 
-
-
-作者: 阿凯-1Z实验室
-
-
+作者: 阿凯
+出品: 1Z实验室(1zlab) **Make Things Easy**
 
 ## 前言
 
 在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法.
 
-![](./IMG/色块识别演示样例.png)
-
-
+![色块识别演示样例](./IMG/色块识别演示样例.png)
 
 而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目.   
-
 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的**上位机脚本**, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是**逐行注释**的, 也可以作为你的项目参考 .
 
 
-
 > 备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu
 
 ## 目录
@@ -30,8 +23,7 @@
 * [步骤4-色块识别](#4色块识别)
 
 
-
-## 1.选择ROI区域
+## 1选择ROI区域
 
 桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(**ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域**).
 
@@ -59,7 +51,7 @@ python select_roi.py demo-pic.png
 
 
 
-## 2.图像颜色统计HSV
+## 2图像颜色统计HSV
 
 获取了瓶盖的子图之后, 我们就要对图片在**HSV颜色空间(color space)**下的统计进行可视化的绘制, 从而**获取颜色阈值的初步参考范围**.
 
@@ -101,7 +93,7 @@ python select_roi.py demo-pic.png
 
 
 
-## 3.颜色阈值动态调节
+## 3颜色阈值动态调节
 
 
 
@@ -139,7 +131,7 @@ python ThresholdEditorGUIHsv.py demo-pic.png
 
 
 
-## 4.色块识别
+## 4色块识别
 
 获取到颜色阈值了,我们就可以检索画面中的色块啦. 
 
@@ -193,8 +185,6 @@ def test_color_block_finder_02():
     lowerb = (96, 210, 85) 
     # 颜色阈值上界(HSV) upper boundary
     upperb = (114, 255, 231)
-
 ```
 
-
-
+![宣传海报](./IMG/宣传海报.png)
diff --git a/TODO.md b/TODO.md
@@ -0,0 +1,4 @@
+# TODO
+
+1. 在`README.md`中添加教学链接, 添加相关词条(YUV,二值化等).
+2. 对脚本工具进一步整合,编写更加用户友好型的上位机.