diff --git a/README.md b/README.md
index e4f166e..dcb2f73 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,37 +1,41 @@
-# Cotton Color
+# Cotton Color
 
-## 颜色检测
+[TOC]
 
-### 艳丽色彩检测
+## 算法整体框架
+
+### 颜色检测
+
+#### 艳丽色彩检测
 
 纯色彩检测就可以。饱和度检测。
 
 思路：rgb -> HSV -> s -> threshold -> 杂质 
 
-### 黑色检测/滴灌带检测
+#### 黑色检测/滴灌带检测
 
 L a* b* 色彩空间检测，纯黑色就是杂质，但是容易有噪声。
 
 思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 黑色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
 
-### 暗黄色检测/油棉
+#### 暗黄色检测/油棉
 
 L a* b* 色彩空间检测，检测暗黄色。
 
 思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 暗黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
 
-### 带土地膜检测
+#### 带土地膜检测
 
 L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
 
 思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
 
 
-## 深度学习检测
+### 深度学习检测
 
 需求：模板匹配缺少对于纹理的判断，所以要加上深度学习对于各个杂质进行确认。
 
-### 方案1：端到端式的方案
+#### 方案1：端到端式的方案
 
 传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
 
@@ -40,7 +44,7 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
 						               -> YOLO -> 杂质
 
 
-### 方案2：验证形式的方案
+#### 方案2：验证形式的方案
 
 传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
 
@@ -50,7 +54,7 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
 																					      |
 									保守方案											   -> 深度学习确认 -> 杂质
 
-#### 讨论记录：
+##### 讨论记录：
 
 暗红色（棉叶）
 
@@ -60,43 +64,50 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
 
 土黄
 
-### 安装记录
+## 安装记录
 
-1. OpenCV安装
+### OpenCV安装
 
 下载OpenCV并设置OpenCV_DIR到环境变量，例如：
 
-在 Windows 上
-打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统”。
-点击左侧的“高级系统设置”。
-在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。
-在“系统变量”或“用户变量”中，点击“新建”。
-输入变量名 OpenCV_DIR，在变量值中输入 OpenCV 安装的路径，例如 C:\opencv\build。
-点击“确定”保存更改。
+**在 Windows 上**
 
-在 macOS 或 Linux 上
-打开终端。
+1. 打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统”。
+2. 点击左侧的“高级系统设置”。
+3. 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。
+4. 在“系统变量”或“用户变量”中，点击“新建”。
+5. 输入变量名 OpenCV_DIR，在变量值中输入 OpenCV 安装的路径，例如 C:\opencv\build。
+6. 点击“确定”保存更改。
 
-编辑您的 shell 配置文件（例如 ~/.bashrc, ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile）：
+**在 macOS 或 Linux 上**
 
-bash
-复制代码
+1. 打开终端。
+2. 编辑您的 shell 配置文件（例如 `~/.bashrc`, `~/.zshrc` 或 `~/.bash_profile`）：
+
+```bash
 export OpenCV_DIR=/path/to/opencv/build
-将 /path/to/opencv/build 替换为 OpenCV 安装路径。
+```
+
+将 `/path/to/opencv/build` 替换为 OpenCV 安装路径。
 
 保存文件后，运行以下命令使更改生效：
 
-bash
-复制代码
+```bash
 source ~/.bashrc  # 或者使用 `source ~/.zshrc` 根据您的 shell 类型
+```
+
 完成这些步骤后，CMake 应该可以在运行时读取 OpenCV_DIR 变量，确保您的路径正确指向 OpenCV 安装目录的 build 文件夹。
 
-2. Qt安装
+### Qt安装
 
-将 DLL 添加到环境变量 PATH
-为了让应用程序运行时找到 Qt6Widgets.dll，需要将 Qt 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中：
+**让机器能够访问dll：**
 
-打开“开始”菜单，搜索“环境变量”并打开“编辑系统环境变量”。
-在“系统变量”中找到 PATH，选择并点击“编辑”。
-点击“新建”，将 Qt 的 bin 目录路径（例如 E:\QT\6.8.0\msvc2019_64\bin）添加进去。
-点击“确定”并保存更改。
\ No newline at end of file
+1. 将 DLL 添加到环境变量 PATH
+2. 为了让应用程序运行时找到 Qt6Widgets.dll，需要将 Qt 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中：
+
+**让编译器能够找到编译路径：**
+
+1. 打开“开始”菜单，搜索“环境变量”并打开“编辑系统环境变量”。
+2. 在“系统变量”中找到 PATH，选择并点击“编辑”。
+3. 点击“新建”，将 Qt 的 bin 目录路径（例如 `E:\QT\6.8.0\msvc2019_64\bin`）添加进去。
+4. 点击“确定”并保存更改。
\ No newline at end of file