EnglishFrenchSpanish

Jalankan server | Ubuntu > | Fedora > |


favorit OnWorks

mia-2dsegment-fuzzyw - Online di Cloud

Jalankan mia-2dsegment-fuzzyw di penyedia hosting gratis OnWorks melalui Ubuntu Online, Fedora Online, emulator online Windows atau emulator online MAC OS

Ini adalah perintah mia-2dsegment-fuzzyw yang dapat dijalankan di penyedia hosting gratis OnWorks menggunakan salah satu dari beberapa workstation online gratis kami seperti Ubuntu Online, Fedora Online, emulator online Windows atau emulator online MAC OS

PROGRAM:

NAMA


mia-2dsegment-fuzzyw - Jalankan segmentasi fuzzy c-means dari gambar 2D.

RINGKASAN


mia-2dsegment-fuzzyw -i [pilihan]

DESKRIPSI


mia-2dsegment-fuzzyw Program ini merupakan implementasi dari segmentasi fuzzy c-means
algoritma

PILIHAN


fillet I / O
-i --in-file=(masukan, diperlukan); io
gambar yang akan disegmentasi Untuk jenis file yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/io

-c --cls-file=(keluaran); io
gambar probabilitas kelas, jenis gambar harus mendukung banyak gambar dan
nilai floating point Untuk jenis file yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/io

-o --out-file=(keluaran); io
Gambar yang dikoreksi bidang-B Untuk jenis file yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/io

-g --gain-log-file=(keluaran); io
Bidang gain logaritmik, jenis gambar harus mendukung nilai floating point
Untuk jenis file yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/io

Bantuan & Info
-V --verbose=peringatan
verbositas output, pesan cetak dari tingkat tertentu dan prioritas yang lebih tinggi.
Prioritas yang didukung mulai dari level terendah adalah:
Info - Pesan tingkat rendah
jejak - Jejak panggilan fungsi
gagal - Laporkan kegagalan pengujian
peringatan - Peringatan
kesalahan - Laporkan kesalahan
men-debug - Keluaran debug
pesan - Pesan biasa
fatal - Laporkan hanya kesalahan fatal

--hak cipta
cetak informasi hak cipta

-h --bantuan
cetak bantuan ini

-? --penggunaan
cetak bantuan singkat

--Versi: kapan
cetak nomor versi dan keluar

Pengolahan
--utas=-1
Jumlah maksimum utas yang digunakan untuk pemrosesan, Jumlah ini harus lebih rendah
atau sama dengan jumlah inti prosesor logis dalam mesin. (-1:
estimasi otomatis). Jumlah utas maksimum yang digunakan untuk pemrosesan, Ini
nomor harus lebih rendah atau sama dengan jumlah inti prosesor logis di
mesin. (-1: estimasi otomatis).

Segmentasi parameter
-n --tidak ada kelas=3
jumlah kelas ke segmenjumlah kelas ke segmen

-C --pusat-kelas=
pusat kelas awal

-N --neighborhood=shmean:shape=8n
filter lingkungan untuk koreksi bidang-B filter lingkungan untuk bidang-B
koreksi Untuk plugin yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/filter

-a --alfa=0.7
bobot filter lingkungan untuk koreksi bidang-B bobot lingkungan
filter untuk koreksi bidang-B

-p --kekaburan=2
parameter yang menggambarkan ketidakjelasan parameter perbedaan mattar
menggambarkan ketidakjelasan perbedaan mattar

-e --epsilon=0.01
Kriteria berhenti untuk estimasi pusat kelas. Kriteria berhenti untuk kelas
estimasi pusat.

PLUGIN: 1d/kernel spasial


cdiff Kernel filter perbedaan pusat, kondisi batas cermin digunakan.

(tidak ada parameter)

gauss kernel filter Gauss spasial, parameter yang didukung adalah:

w = 1; uint di [0, inf)
setengah lebar filter.

PLUGIN: 1d/splinekernel


bspline Pembuatan kernel B-spline, parameter yang didukung adalah:

d = 3; int di [0, 5]
Gelar spline.

omm Pembuatan kernel OMoms-spline, parameter yang didukung adalah:

d = 3; int di [3, 3]
Gelar spline.

PLUGIN: 2dimage/penggabung


perut buncit Penggabung gambar 'absdiff'

(tidak ada parameter)

menambahkan Penggabung gambar 'tambah'

(tidak ada parameter)

div Penggabung gambar 'div'

(tidak ada parameter)

mul Penggabung gambar 'mul'

(tidak ada parameter)

di bawah Penggabung gambar 'sub'

(tidak ada parameter)

PLUGIN: 2dgambar/filter


disesuaikan Filter median adaptif gambar 2D, parameter yang didukung adalah:

w = 2; int dalam [1, inf)
setengah lebar filter.

admean Filter rata-rata adaptif yang bekerja seperti filter rata-rata normal, jika intensitasnya
variasi dalam masker filter lebih rendah daripada variasi intensitas di
keseluruhan gambar, yang menggunakan rumus khusus jika variasi lokal lebih tinggi
maka variasi intensitas gambar., parameter yang didukung adalah:

w = 1; int dalam [1, inf)
setengah lebar filter.

aniso Filter gambar Anisotropik 2D, parameter yang didukung adalah:

epsilon = 1; mengapung di (0, inf)
ambang batas perubahan iterasi.

proses = 100; int di [1, 10000]
jumlah iterasi.

k = -1; mengapung di [0, 100]
k ambang kebisingan (<=0 -> adaptif).

n = 8; mengatur
lingkungan. Nilai yang didukung adalah:( 4, 8, )

psi = tucky; dikte
fungsi penghentian tepi. Nilai yang didukung adalah:
kira - fungsi penghentian uji
tucky - fungsi penghentian tukey
pm1 - menghentikan fungsi 1
pm2 - menghentikan fungsi 2

bandpass filter bandpass intensitas, parameter yang didukung adalah:

max = 3.40282e+38; mengambang
maksimal dari band.

menit = 0; mengambang
minimal dari band.

binarisasi filter binerisasi gambar, parameter yang didukung adalah:

max = 3.40282e+38; mengambang
jangkauan maksimum yang diterima.

menit = 0; mengambang
rentang minimum yang diterima.

tutup morfologi dekat, parameter yang didukung adalah:

mengisyaratkan = hitam; mengatur
petunjuk tentang konten gambar utama. Nilai yang didukung adalah: (hitam, putih,
)

bentuk = [bola:r=2]; pabrik
elemen penataan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/shape

Combiner Gabungkan dua gambar dengan operator penggabung yang diberikan. jika 'terbalik' diatur ke
false, operator pertama adalah gambar yang melewati pipa filter, dan
gambar kedua diambil dari file yang diberikan dengan parameter 'gambar' the
saat filter dijalankan., parameter yang didukung adalah:

gambar =(masukan, diperlukan, string)
gambar kedua yang dibutuhkan dalam combiner.

op = (wajib, pabrik)
Penggabung gambar untuk diterapkan pada gambar. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN: 2dimage/combiner

membalikkan = 0; bool
membalikkan urutan gambar yang diteruskan ke penggabung.

mengubah filter konversi format piksel gambar, parameter yang didukung adalah:

a = 1; mengambang
parameter konversi linier a.

b = 0; mengambang
parameter konversi linier b.

peta = memilih; dikte
pemetaan konversi. Nilai yang didukung adalah:
memilih - menerapkan transformasi linier yang memetakan rentang input nyata ke
rentang keluaran penuh
jarak – menerapkan transformasi linier yang memetakan tipe data input
rentang ke rentang tipe data keluaran
salinan - salin data saat mengonversi
linear – terapkan transformasi linier x -> a*x+b
optstat - menerapkan transformasi linier yang memetakan berdasarkan mean input dan
variasi ke kisaran output penuh

repn = ubita; dikte
jenis piksel keluaran. Nilai yang didukung adalah:
tak satupun - tidak ada tipe piksel yang ditentukan
mengapung - titik mengambang 32 bit
sedikit - ditandatangani 8 bit
ulong - 64 bit yang tidak ditandatangani
dua kali lipat - titik mengambang 64 bit
sint - ditandatangani 32 bit
ushort - 16 bit yang tidak ditandatangani
pendek - ditandatangani 16 bit
uint - 32 bit yang tidak ditandatangani
panjang - ditandatangani 64 bit
sedikit – data biner
ubyte - 8 bit yang tidak ditandatangani

tanaman Pangkas wilayah gambar, wilayah selalu dijepit ke gambar asli
size., parameter yang didukung adalah:

akhir = [[-1,-1]]; dapat dialirkan
akhir wilayah panen.

awal = [[0,0]]; dapat dialirkan
mulai dari wilayah panen.

melebarkan Filter pelebaran tumpukan gambar 2d, parameter yang didukung adalah:

mengisyaratkan = hitam; mengatur
petunjuk tentang konten gambar utama. Nilai yang didukung adalah: (hitam, putih,
)

bentuk = [bola:r=2]; pabrik
elemen penataan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/shape

jarak Filter jarak gambar 2D, mengevaluasi peta jarak untuk topeng biner.

(tidak ada parameter)

skala kecil Turunkan gambar input dengan menggunakan ukuran blok yang diberikan untuk menentukan skala bawah
faktor. Sebelum penskalaan, gambar disaring oleh filter pemulusan untuk
menghilangkan data frekuensi tinggi dan menghindari artifak aliasing., didukung
parameter adalah:

b = [[1,1]]; 2dbound
Ukuran blok.

bx = 1; uint di [1, inf)
blocksize dalam arah x.

by = 1; uint di [1, inf)
ukuran blok dalam arah y.

inti = gauss; rangkaian
menghaluskan kernel filter yang akan diterapkan, ukuran filter diperkirakan
berdasarkan ukuran blok..

mengikis Filter pengikisan tumpukan gambar 2d, parameter yang didukung adalah:

mengisyaratkan = hitam; mengatur
petunjuk tentang konten gambar utama. Nilai yang didukung adalah: (hitam, putih,
)

bentuk = [bola:r=2]; pabrik
elemen penataan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/shape

gauss filter gauss 2D isotropik, parameter yang didukung adalah:

w = 1; int dalam [0, inf)
parameter lebar filter.

kelulusan Gambar 2D ke filter norma gradien, parameter yang didukung adalah:

menormalkan = 0; bool
Normalisasikan norma gradien ke kisaran [0,1]..

membalikkan filter pembalikan intensitas

(tidak ada parameter)

kmeans Gambar 2D k-means filter. Pada gambar keluaran nilai piksel mewakili
keanggotaan kelas dan pusat kelas disimpan sebagai atribut dalam gambar.,
parameter yang didukung adalah:

c = 3; int dalam [2, inf)
jumlah kelas.

label Label komponen yang terhubung dalam gambar 2D biner., parameter yang didukung adalah:

n = 4n; pabrik
Topeng lingkungan untuk menggambarkan konektivitas.. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN:2dimage/bentuk

peta label Filter gambar untuk memetakan ulang id label. Hanya berlaku untuk gambar dengan nilai integer
intensitas/label., parameter yang didukung adalah:

peta =(masukan, diperlukan, string)
File pemetaan label.

skala label
Filter yang hanya membuat voxel keluaran yang sudah dibuat di input
gambar. Scaling dilakukan dengan menggunakan algoritma voting yang memilih target
nilai piksel berdasarkan jumlah piksel tertinggi dari label tertentu di
wilayah sumber yang sesuai. Jika wilayah tersebut terdiri dari dua label dengan label yang sama
hitung, yang dengan angka lebih rendah menang., parameter yang didukung adalah:

ukuran luar =(wajib, 2dbounds)
ukuran target diberikan sebagai dua nilai yang dipisahkan koma.

memuat Muat gambar input dari file dan gunakan untuk mengganti gambar saat ini di
pipeline., parameter yang didukung adalah:

fillet =(masukan, diperlukan, string)
nama file input untuk memuat dari..

masker Masking 2D, salah satu dari dua gambar input harus dengan tipe bit., didukung
parameter adalah:

mengisi = menit; dikte
mengisi gaya untuk piksel di luar topeng. Nilai yang didukung adalah:
max - atur nilai di luar topeng ke nilai maksimum yang ditemukan di
gambar..
nol - atur nilai di luar topeng ke nol.
menit - atur nilai di luar topeng ke nilai minimum yang ditemukan di
gambar.

memasukkan =(masukan, diperlukan, string)
nama file gambar masukan kedua.

terbalik = 0; bool
set ke true untuk menggunakan kebalikan dari mask untuk masking.

aliran maksimal Filter ini mengimplementasikan penggunaan algoritma max-flow min-cut untuk gambar
segmentasi, parameter yang didukung adalah:

aliran tenggelam =(masukan, diperlukan, string)
Gambar tipe float untuk menentukan aliran per piksel ke sink.

sumber-aliran =(masukan, diperlukan, string)
Gambar tipe float untuk menentukan aliran per piksel ke sumber.

berarti Filter rata-rata gambar 2D, parameter yang didukung adalah:

w = 1; int dalam [1, inf)
setengah lebar filter.

rata-rata Filter median gambar 2D, parameter yang didukung adalah:

w = 1; int dalam [1, inf)
setengah lebar filter.

mlv Rata-rata filter gambar 2D Varian Terkecil, parameter yang didukung adalah:

w = 1; int dalam [1, inf)
parameter lebar filter.

ngfnorm Gambar 2D ke filter normalisasi-gradiend-bidang-norma

(tidak ada parameter)

kebisingan Filter noise gambar 2D: menambahkan noise tambahan atau termodulasi ke gambar, didukung
parameter adalah:

g = [gauss:mu=0,sigma=10]; pabrik
pembangkit kebisingan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:generator/noise

mod = 0; bool
kebisingan tambahan atau termodulasi.

Buka morfologi terbuka, parameter yang didukung adalah:

mengisyaratkan = hitam; mengatur
petunjuk tentang konten gambar utama. Nilai yang didukung adalah: (hitam, putih,
)

bentuk = [bola:r=2]; pabrik
elemen penataan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/shape

pemangkasan Pemangkasan morfologi. Memangkas sampai konvergensi akan menghapus semua piksel tetapi
loop tertutup., parameter yang didukung adalah:

proses = 0; int di [1, 1000000]
Jumlah iterasi untuk dijalankan, 0=sampai konvergensi.

pertumbuhan wilayah
Daerah tumbuh mulai dari biji sampai hanya sepanjang gradien yang meningkat,
parameter yang didukung adalah:

n = 8n; pabrik
Bentuk lingkungan. Untuk plug-in yang didukung, lihat PLUGIN:2dimage/shape

benih =(masukan, diperlukan, string)
gambar benih (sedikit dihargai).

pasir filter 3d garam dan merica, parameter yang didukung adalah:

mengirik = 100; mengapung di (0, inf)
nilai ambang.

w = 1; int dalam [1, inf)
parameter lebar filter.

skala Filter downscale gambar 2D, parameter yang didukung adalah:

interp = [bspline:d=3]; pabrik
metode interpolasi yang akan digunakan. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN: 1d/splinekernel

s = [[0,0]]; 2dbound
ukuran target sebagai vektor 2D.

sx = 0; uint di [0, inf)
ukuran target dalam arah x, 0: gunakan ukuran input.

sy = 0; uint di [0, inf)
ukuran target dalam arah y, 0: gunakan ukuran input.

pilih besar Label 2D pilih filter komponen terbesar

(tidak ada parameter)

sepkonv Filter konvolusi pemisah intensitas gambar 2D, parameter yang didukung adalah:

kx = [gauss:w=1]; pabrik
filter kernel dalam arah-x. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN: 1d/kernel spasial

ky = [gauss:w=1]; pabrik
filter kernel dalam arah y. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN: 1d/kernel spasial

shmean Filter gambar 2D yang mengevaluasi rata-rata pada bentuk lingkungan tertentu,
parameter yang didukung adalah:

bentuk = 8n; pabrik
bentuk lingkungan untuk mengevaluasi mean. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN:2dimage/bentuk

tenang Filter Sobel 2D untuk evaluasi gradien. Perhatikan bahwa jenis piksel keluaran dari
gambar yang difilter sama dengan jenis piksel input, jadi konversi input
sebelumnya ke gambar bernilai floating point dianjurkan., didukung
parameter adalah:

dir = x; dikte
Arah gradien. Nilai yang didukung adalah:
y - gradien dalam arah y
x - gradien dalam arah x

sort-label
Plug-in ini mengurutkan label gambar skala abu-abu sehingga label terendah
nilai sesuai dengan label dengan piksel paling banyak. Latar belakang (0) bukan
tersentuh

(tidak ada parameter)

sws hulu sungai yang diunggulkan. Algoritme mengekstrak persis begitu banyak reagen sebagai inisial
label diberikan dalam gambar benih., parameter yang didukung adalah:

lulusan = 0; bool
Menafsirkan gambar input sebagai gradien. .

tanda = 0; bool
Tandai DAS tersegmentasi dengan nilai skala abu-abu khusus.

n = [bola:r=1]; pabrik
Lingkungan untuk wilayah hulu sungai berkembang. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN:2dimage/bentuk

benih =(masukan, diperlukan, string)
gambar input seed yang berisi label untuk region awal.

tee Simpan gambar input ke file dan juga berikan ke filter berikutnya,
parameter yang didukung adalah:

fillet = (keluaran, diperlukan, string)
nama file output untuk menyimpan gambar juga..

penjarangan Penipisan morfologi. Penipisan hingga konvergensi akan menghasilkan 8-terhubung
kerangka, parameter yang didukung adalah:

proses = 0; int di [1, 1000000]
Jumlah iterasi untuk dijalankan, 0=sampai konvergensi.

mengirik Filter ini menyetel semua piksel gambar ke nol yang berada di bawah batas tertentu
ambang batas dan tetangganya dalam bentuk lingkungan tertentu juga jatuh di bawah a
ambang ini, parameter yang didukung adalah:

bentuk = 4n; pabrik
bentuk lingkungan yang perlu diperhatikan. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN:2dimage/bentuk

mengirik = 5; dobel
Nilai ambang batas.

mengubah Transformasikan gambar input dengan transformasi yang diberikan., parameter yang didukung
adalah:

fillet =(masukan, diperlukan, string)
Nama file yang berisi transformasi..

ws segmentasi dasar DAS, parameter yang didukung adalah:

evaluasi = 0; bool
Setel ke 1 jika gambar input tidak mewakili gambar norma gradien.

tanda = 0; bool
Tandai DAS tersegmentasi dengan nilai skala abu-abu khusus.

n = [bola:r=1]; pabrik
Lingkungan untuk wilayah hulu sungai berkembang. Untuk plug-in yang didukung, lihat
PLUGIN:2dimage/bentuk

mengirik = 0; mengapung di [0, 1)
Ambang batas norma gradien relatif. Nilai ambang nilai sebenarnya adalah
ambang * (max_grad - min_grad) + min_grad. Basin dipisahkan oleh gradien
dengan norma yang lebih rendah akan bergabung.

PLUGIN: 2dimage/io


bmp Dukungan input/output gambar 2D BMP

Ekstensi file yang dikenali: .BMP, .bmp

Jenis elemen yang didukung:
data biner, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit

kumpulan data IO virtual ke dan dari kumpulan data internal

Ekstensi file yang dikenali: .@

dikom Gambar 2D io untuk DICOM

Ekstensi file yang dikenali: .DCM, .dcm

Jenis elemen yang didukung:
bertanda 16 bit, tidak bertanda 16 bit

exr plugin io 2dimage untuk gambar OpenEXR

Ekstensi file yang dikenali: .EXR, .exr

Jenis elemen yang didukung:
unsigned 32 bit, floating point 32 bit

jpg plugin io 2dimage untuk gambar skala abu-abu jpeg

Ekstensi file yang dikenali: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Jenis elemen yang didukung:
8 bit yang tidak ditandatangani

png plugin io 2dimage untuk gambar png

Ekstensi file yang dikenali: .PNG, .png

Jenis elemen yang didukung:
data biner, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit

mentah Dukungan output gambar 2D RAW

Ekstensi file yang dikenali: .RAW, .raw

Jenis elemen yang didukung:
data biner, bertanda 8 bit, 8 bit tidak bertanda, 16 bit bertanda, 16 bit tidak bertanda,
ditandatangani 32 bit, 32 bit tidak ditandatangani, titik mengambang 32 bit, titik mengambang 64
sedikit

tif Dukungan input/output gambar 2D TIFF

Ekstensi file yang dikenali: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Jenis elemen yang didukung:
data biner, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit, unsigned 32 bit

pemandangan plugin io 2dimage untuk gambar vista

Ekstensi file yang dikenali: .V, .VISTA, .v, .vista

Jenis elemen yang didukung:
data biner, bertanda 8 bit, 8 bit tidak bertanda, 16 bit bertanda, 16 bit tidak bertanda,
ditandatangani 32 bit, 32 bit tidak ditandatangani, titik mengambang 32 bit, titik mengambang 64
sedikit

PLUGIN: 2dgambar/bentuk


1n Bentuk yang hanya berisi titik pusat

(tidak ada parameter)

4n 4n lingkungan 2D bentuk

(tidak ada parameter)

8n 8n lingkungan 2D bentuk

(tidak ada parameter)

empat persegi panjang pembuat topeng bentuk persegi panjang, parameter yang didukung adalah:

mengisi = 1; bool
membuat bentuk yang diisi.

tinggi = 2; int dalam [1, inf)
tinggi persegi panjang.

lebar = 2; int dalam [1, inf)
lebar persegi panjang.

bola Bentuk lingkungan bola tertutup radius r., parameter yang didukung adalah:

r = 2; mengapung di (0, inf)
radius bola.

kotak pencipta topeng bentuk persegi, parameter yang didukung adalah:

mengisi = 1; bool
membuat bentuk yang diisi.

lebar = 2; int dalam [1, inf)
lebar persegi panjang.

PLUGIN: 2dtransform/io


bbs Biner (non-portabel) serial IO transformasi 2D

Ekstensi file yang dikenali: .bbs

kumpulan data IO virtual ke dan dari kumpulan data internal

Ekstensi file yang dikenali: .@

pemandangan Penyimpanan Vista untuk transformasi 2D

Ekstensi file yang dikenali: .v2dt

xml XML serial IO dari transformasi 2D

Ekstensi file yang dikenali: .x2dt

PLUGIN: generator/kebisingan


gauss Generator kebisingan ini menciptakan nilai acak yang didistribusikan menurut a
Distribusi Gaussien dengan menggunakan transformasi Box-Muller., didukung
parameter adalah:

mu = 0; mengambang
sarana distribusi.

benih = 0; uint di [0, inf)
atur seed acak (0=init berdasarkan waktu sistem).

sigma = 1; mengapung di (0, inf)
derivasi standar dari distribusi.

seragam Generator kebisingan seragam menggunakan C stdlib rand(), parameter yang didukung adalah:

a = 0; mengambang
batas bawah jika rentang kebisingan.

b = 1; mengambang
batas yang lebih tinggi jika rentang kebisingan.

benih = 0; uint di [0, inf)
atur seed acak (0=init berdasarkan waktu sistem).

CONTOH


Jalankan segmentasi 5 kelas melalui input gambar inpt.v dan simpan gambar probabilitas kelas
di cls.v.

mia-2dsegment-fuzzyw -i input.v -a 5 -o cls.v

PENULIS


Gert Wolny

HAK CIPTA


Perangkat lunak ini adalah Hak Cipta (c) 1999-2015 Leipzig, Jerman dan Madrid, Spanyol. Itu datang
dengan BENAR-BENAR TANPA JAMINAN dan Anda dapat mendistribusikannya kembali di bawah ketentuan GNU
LISENSI UMUM UMUM Versi 3 (atau lebih baru). Untuk informasi lebih lanjut, jalankan program dengan
opsi '--hak cipta'.

Gunakan mia-2dsegment-fuzzyw online menggunakan layanan onworks.net


Ad


Ad