diff --git a/sironuki/.keep b/sironuki/.keep
new file mode 100644
index 0000000..e69de29
diff --git a/sironuki/README.md b/sironuki/README.md
new file mode 100644
index 0000000..9659042
--- /dev/null
+++ b/sironuki/README.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+# 線路白抜きプログラム
+
+## 動作確認済み環境
+ - Python 3.4.0以上
+ - 必要なライブラリ
+  - opencv3
+  - numpy
+
+## 使い方
+```bash
+$sinonuki.py hoge.jpg
+(何も表示されずに処理が終わる)
+$
+```
++ コマンドライン第一引数で処理したい画像を指定
++ 処理後の画像はoutput.jpgという名前で作成
diff --git a/sironuki/hirata.py b/sironuki/hirata.py
new file mode 100644
index 0000000..59681e8
--- /dev/null
+++ b/sironuki/hirata.py
@@ -0,0 +1,37 @@
+import cv2
+import numpy as np
+
+img = cv2.imread('sample_picture.jpg')
+
+# グレースケール
+gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+# cv2.imwrite('gray.png', gray)
+
+# 二値化
+_ ,binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+# cv2.imwrite('binary.png', binary)
+
+# エッジ抽出
+edge = cv2.Canny(img, 50, 150)
+# cv2.imwrite('edge.png', edge)
+
+# ネガポジ反転
+negaposi = cv2.bitwise_not(edge)
+cv2.imwrite('negaposi.png', negaposi)
+
+
+'''
+# エッジ　
+import cv2
+
+#Gray Scaleで画像を読み込み
+gray_img = cv2.imread('sample_picture.jpg',0)
+
+#Cannyアルゴリズムでエッジ検出
+canny_edges = cv2.Canny(gray_img,100,200)
+
+#結果表示
+cv2.imshow('sample_picture.jpg',canny_edges)
+cv2.waitKey(0)
+cv2.destroyAllWindows()
+'''
diff --git a/sironuki/sample_picture.jpg b/sironuki/sample_picture.jpg
new file mode 100644
index 0000000..7683c52
Binary files /dev/null and b/sironuki/sample_picture.jpg differ
diff --git a/sironuki/sironuki.py b/sironuki/sironuki.py
new file mode 100644
index 0000000..79d1bfe
--- /dev/null
+++ b/sironuki/sironuki.py
@@ -0,0 +1,44 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import cv2
+import numpy as np
+import sys
+# 引数読み込み
+args = sys.argv
+
+# 画像の読み込み
+ # 第一引数：読み込む画像のパス
+ # 第二引数：カラータイプ　-1: RGBA, 0: グレースケール, 1: RGB
+img = cv2.imread(args[1], 1)
+# 元の画像サイズを取得
+orgHeight, orgWidth = img.shape[:2]
+# リサイズ時の縮小比率
+downsize = (orgHeight//10, orgWidth//10)
+
+# 画像をHSVに変換
+hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
+
+# 取得する色の範囲を指定する
+lower_rail = np.array([27, 50, 50])
+upper_rail = np.array([120, 255, 255])
+
+# 指定した色に基づいたマスク画像の生成
+img_mask = cv2.inRange(hsv, lower_rail, upper_rail)
+
+# フレーム画像とマスク画像の共通の領域を抽出する。
+img_color = cv2.bitwise_and(img, img, mask=img_mask)
+
+# リサイズ処理
+  # 縮小
+halfImg = cv2.resize(img_color, downsize)
+  # 拡大
+resizeImg = cv2.resize(halfImg,(orgWidth,orgHeight))
+
+# グレースケール
+gray = cv2.cvtColor(resizeImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+# 二値化
+_ ,binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+
+# ネガポジ反転
+negaposi = cv2.bitwise_not(binary)
+cv2.imwrite("output.jpg",negaposi)