diff --git a/REAME.md b/REAME.md
new file mode 100644
index 0000000..504d1ce
--- /dev/null
+++ b/REAME.md
@@ -0,0 +1,101 @@
+# Ping Pong Ball 検出および可視化プログラム
+
+## 概要
+本プロジェクトは, 指定された画像ディレクトリ内の画像から卓球ボールと思われる対象を検出し, ユーザーのクリック操作により各画像上の検出点（中心座標）を記録するプログラムと, 記録結果を画像上に描画して確認する可視化プログラムの2つのモジュールで構成されています.  
+- `main.py` は画像の読み込み, クリック操作による検出, 順序検証および検出結果のCSV形式での保存を行います.  
+- `visual.py` は, 保存されたCSVファイル (`ping-pong-detection.csv`) の検出結果を読み込み, 画像上に検出点とラベルを描画して表示します.
+
+## システム要件
+- OS: Windows, macOS, Linux（OpenCVが動作する環境）
+- Python: 3.x（推奨 3.7以上）
+- 必要なPythonライブラリ:
+  - opencv-python
+  - numpy
+  - python-dotenv
+
+## インストール方法
+1. Pythonをインストールしてください.
+2. プロジェクトルートに `.env` ファイルを作成し, 以下のように画像ディレクトリのパスを指定します.
+   ```dotenv
+   IMAGE_DIR=パス/to/your/image_directory
+   ```
+3. 以下の内容で `requirements.txt` を作成し, 必要なライブラリをインストールしてください.
+   ```txt
+   opencv-python
+   numpy
+   python-dotenv
+   ```
+4. 以下のコマンドを実行してライブラリをインストールします.
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+## フォルダ構成例
+```
+project/
+│   main.py
+│   visual.py
+│   .env
+│   requirements.txt
+│   ping-pong-detection.csv   （検出結果のCSVファイル; 実行時に自動生成）
+│
+└── IMAGE_DIR/
+    ├── image1.png
+    ├── image2.jpg
+    └── ...  （対象となる画像ファイル）
+```
+
+## 使用方法
+
+### 1. 画像検出プログラム (`main.py`)
+- コマンドラインから `main.py` を実行します.
+- プログラム実行時に, コマンドライン引数としてビュー モードを指定します.
+  - 例: フロントビューの場合は `1` を, 背面ビューの場合は `2` を指定します.
+  ```bash
+  python main.py 1
+  ```
+- プログラムは `.env` ファイルで指定された `IMAGE_DIR` 内の画像ファイルを取得し, ファイル名に含まれる角度情報（例: `_<angle>_angle`）に基づいてソートします.
+- 各画像について, ウィンドウが表示されます.  
+  - **左クリック**: クリック位置をシード点として領域拡張法により対象領域（卓球ボール）の中心座標と面積を検出し, 検出結果の順序検証を行った上で記録します.
+  - **右クリック**: 最後に記録した検出点を取り消します.
+  - **`f` キー**: 現在の画像での検出を終了し, 結果を内部リストに保存します.
+  - **ESC キー**: プログラムを終了し, すべての検出結果を `ping-pong-detection.csv` に保存します.
+
+### 2. 検出結果の可視化プログラム (`visual.py`)
+- コマンドラインから `visual.py` を実行します.
+  ```bash
+  python visual.py
+  ```
+- プログラムは, `.env` ファイルで指定された `IMAGE_DIR` 内の画像と, `ping-pong-detection.csv` に記録された検出結果を読み込みます.
+- 画像上に検出された各ポイントおよびそのラベルが描画され, ウィンドウに表示されます.
+- キー操作:
+  - **`n` キー**: 次の画像を表示します.
+  - **`p` キー**: 前の画像を表示します.
+  - **ESC キー**: プログラムを終了します.
+
+## 各ファイルの詳細
+
+### main.py
+- **機能**:  
+  画像ディレクトリ内の各画像に対して, ユーザーのクリック操作により卓球ボールの中心座標を検出し, 検出点の順序（相対位置）を検証した上で記録します.  
+  最終的な検出結果は CSV形式 (`ping-pong-detection.csv`) で保存されます.
+- **主な関数**:
+  - `validate_relative_position(center, pos_number, centers)`: 前回までの検出結果との相対位置関係に基づき, 新たに検出された点の妥当性をチェックします.
+  - `region_growing(image, seed_point, threshold, max_distance)`: クリックされたシード点からの類似色領域を8近傍に展開する領域拡張法を実装します.
+  - `detect_ping_pong_ball(image, click_point, max_distance)`: 領域拡張法を用いて対象領域の重心と面積を算出します.
+  - `on_mouse_click(event, x, y, flags, param)`: マウスクリックイベントを処理し, 検出点の追加または取り消しを行います.
+  - `save_results` および `save_all_results`: 画像ごとの検出結果および全画像の結果を CSVファイルに保存します.
+  - `sort_key(filename)`: ファイル名中の `_<angle>_angle` パターンから角度情報を抽出し, 画像をソートするためのキーを返します.
+
+### visual.py
+- **機能**:  
+  `ping-pong-detection.csv` に記録された検出結果を読み込み, 対応する画像上に検出ポイントとラベルを描画して可視化します.
+- **主な関数**:
+  - `read_csv_data(csv_file)`: CSVファイルから各画像の検出結果を辞書形式で読み込みます.
+  - `draw_points(image, points)`: 指定された検出点とラベルを画像上に描画します.
+  - `sort_key(filename)`: 画像ファイル名から角度情報を抽出してソートに利用します.
+
+## 注意点
+- `.env` ファイルにおいて, `IMAGE_DIR` が正しく設定されていない場合はエラーとなります.
+- 画像ファイル名には, 角度情報（例: `_<angle>_angle`）が含まれている必要があります.
+- 検出結果のCSVファイルは, プログラム実行時に上書き保存されるため, 必要な場合はバックアップを行ってください.
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