mia-2dseriesgradMAD - 클라우드의 온라인

프로그램:

이름

mia-2dseriesgradMAD - 일련의 이미지에서 시간 강도 기울기 MAD를 평가합니다.

개요

mia-2dseriesgradMAD -i -o [옵션]

기술

mia-2dseriesgradMAD 시간적 연속 이미지 세트가 주어지면 픽셀 단위로 평가합니다.
시간적 기울기와 그 중간 평균 거리(MAD) 및 결과를 저장합니다.
영상. 주어진 추가 플러그인으로 공간 사전 필터링이 적용될 수 있습니다.
(필터/2d이미지).

옵션

-i --in-file=(입력, 필수); 끈
입력 분할 세트

-o --out-file=(출력, 필수); 아이오
출력 파일 이름 지원되는 파일 형식은 PLUGINS:2dimage/io를 참조하십시오.

-k --건너뛰기=0
시작 부분에서 파일 건너뛰기 시작 부분에서 파일 건너뛰기

-e --확대 경계=5
픽셀 수로 자르기 상자 확대픽셀 수로 자르기 상자 확대

-c --자르기
통계를 실행하기 전에 이미지 자르기

도움말 & 정보
-V --verbose=경고
자세한 출력, 주어진 수준 및 더 높은 우선 순위의 메시지를 인쇄합니다.
가장 낮은 수준에서 시작하여 지원되는 우선 순위는 다음과 같습니다.
정보 - 낮은 수준의 메시지
더듬다 ‐ 함수 호출 추적
실패 - 테스트 실패 보고
경고 - 경고
오류 - 오류 보고
디버그 - 디버그 출력
메시지 - 일반 메시지
치명적인 - 치명적인 오류만 보고

--저작권
인쇄 저작권 정보

-h --도움말
이 도움말 인쇄

-? --용법
짧은 도움말 인쇄

--번역
버전 번호를 출력하고 종료

처리
--스레드=-1
처리에 사용할 최대 스레드 수, 이 수는 더 낮아야 합니다.
또는 시스템의 논리적 프로세서 코어 수와 동일합니다. (-1:
자동 추정). 처리에 사용할 최대 스레드 수, 이
number는 논리적 프로세서 코어 수보다 작거나 같아야 합니다.
기계. (-1: 자동 추정).

플러그인 : 1d/스페이셜커널

시디프 중심 차분 필터 커널, 미러 경계 조건이 사용됩니다.

(매개변수 없음)

가우스 공간 가우스 필터 커널, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; 단위 [0, inf)
절반 필터 너비.

플러그인 : 1d/스플라인커널

비스플라인 B-스플라인 커널 생성 , 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

d = 3; [0, 5]의 정수
스플라인 정도.

엄마 OMoms-spline 커널 생성, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

d = 3; [3, 3]의 정수
스플라인 정도.

플러그인 : 2d 이미지/컴바이너

abdiff 이미지 결합기 'absdiff'

(매개변수 없음)

더하다 이미지 결합기 '추가'

(매개변수 없음)

DIV 이미지 결합기 'div'

(매개변수 없음)

MUL 이미지 결합기 'mul'

(매개변수 없음)

이하 이미지 결합기 '서브'

(매개변수 없음)

플러그인 : 2d 이미지/필터

적응 2D 이미지 적응형 중앙값 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 2; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.

아드민 강도가 있는 경우 일반 평균 필터처럼 작동하는 적응형 평균 필터
필터 마스크 내의 변화는 필터 마스크의 강도 변화보다 낮습니다.
로컬 변동이 더 높은 경우 특수 공식을 사용하는 전체 이미지
이미지 강도 변화, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.

아니소 2D 이방성 이미지 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

엡실론 = 1; 부동 소수점 (0, inf)
반복 변경 임계값.

iter = 100; [1, 10000]의 정수
반복 횟수.

k = -1; 부동 소수점 [0, 100]
k 잡음 임계값(<=0 -> 적응형).

n = 8; 세트
이웃. 지원되는 값:( 4, 8, )

PSI = 칠면조; 딕셔너리
엣지 스톱 기능. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
추측 - 테스트 중지 기능
칠면조 - 칠면조 정지 기능
pm1 - 정지 기능 1
pm2 - 정지 기능 2

대역 통과 강도 대역통과 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

최대 = 3.40282e+38; 뜨다
밴드의 최대치.

분 = 0; 뜨다
밴드의 최소값.

이진화 이미지 이진화 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

최대 = 3.40282e+38; 뜨다
허용 범위의 최대값.

분 = 0; 뜨다
허용 범위의 최소.

가까운 형태학적 닫기, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

비치다 = 검은색; 세트
주요 이미지 내용에 대한 힌트. 지원되는 값은 다음과 같습니다(검정, 흰색,
)

형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/shape를 참조하십시오.

결합기 주어진 결합 연산자로 두 개의 이미지를 결합합니다. 'reverse'가 로 설정된 경우
false인 경우 첫 번째 연산자는 필터 파이프라인을 통해 전달된 이미지이고,
두 번째 이미지는 'image' 매개변수와 함께 제공된 파일에서 로드됩니다.
필터가 실행되는 순간 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

영상 =(입력, 필수, 문자열)
Combiner에 필요한 두 번째 이미지.

op =(필수, 공장)
이미지에 적용할 이미지 결합기입니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2dimage/combiner

역 = 0; 부울
이미지가 결합기로 전달되는 순서를 반대로 합니다.

변하게 하다 이미지 픽셀 형식 변환 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

a = 1; 뜨다
선형 변환 매개변수 a.

b = 0; 뜨다
선형 변환 매개변수 b.

지도 = 선택; 딕셔너리
변환 매핑. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
고르다 - 실제 입력 범위를 매핑하는 선형 변환 적용
전체 출력 범위
범위 - 입력 데이터 유형을 매핑하는 선형 변환 적용
범위에서 출력 데이터 유형 범위까지
복사 - 변환 시 데이터 복사
선의 - 선형 변환 적용 x -> a*x+b
옵트스타트 - 입력 평균을 기반으로 매핑되는 선형 변환을 적용하고
전체 출력 범위에 대한 변형

대표 = 유바이트; 딕셔너리
출력 픽셀 유형. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
없음 - 정의된 픽셀 유형 없음
뜨다 - 부동 소수점 32비트
바이트 - 부호 있는 8비트
울롱 - 부호 없는 64비트
더블 - 부동 소수점 64비트
신트 - 부호 있는 32비트
짧은 - 부호 없는 16비트
짧다 - 부호 있는 16비트
단위 - 부호 없는 32비트
길다 - 부호 있는 64비트
비트 - 바이너리 데이터
유바이트 - 부호 없는 8비트

작물 이미지 영역 자르기, 해당 영역은 항상 원본 이미지에 고정됩니다.
size., 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

end = [[-1,-1]]; 스트리밍 가능
작물 지역의 끝.

스타트 = [[0,0]]; 스트리밍 가능
작물 지역의 시작.

팽창하다 2D 이미지 스택 확장 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

비치다 = 검은색; 세트
주요 이미지 내용에 대한 힌트. 지원되는 값은 다음과 같습니다(검정, 흰색,
)

형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/shape를 참조하십시오.

거리 2D 이미지 거리 필터는 이진 마스크에 대한 거리 맵을 평가합니다.

(매개변수 없음)

축소 축소를 정의하기 위해 주어진 블록 크기를 사용하여 입력 이미지 축소
요인. 크기를 조정하기 전에 스무딩 필터로 이미지를 필터링하여
고주파 데이터를 제거하고 앨리어싱 아티팩트를 방지합니다., 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.

b = [[1,1]]; 2차원 경계
블록 크기.

bx = 1; 단위 [1, inf)
x 방향의 블록 크기.

by = 1; 단위 [1, inf)
y 방향으로 블록 크기.

커널 = 가우스; 끈
적용할 스무딩 필터 커널, 필터의 크기 추정
블록 사이즈 기준으로..

좀먹다 2d 이미지 스택 침식 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

비치다 = 검은색; 세트
주요 이미지 내용에 대한 힌트. 지원되는 값은 다음과 같습니다(검정, 흰색,
)

형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/shape를 참조하십시오.

가우스 등방성 2D 가우스 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; [0, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.

대학원 2D 이미지에서 그래디언트 놈 필터로, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

정상화 = 0; 부울
기울기 노름을 [0,1] 범위로 정규화합니다.

거꾸로 하다 강도 반전 필터

(매개변수 없음)

kmeans 2D 이미지 k-평균 필터. 출력 이미지에서 픽셀 값은
클래스 멤버십 및 클래스 센터는 이미지의 속성으로 저장됩니다.
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

c = 3; [2, inf)의 정수
수업 수.

상표 이진 2D 이미지에서 연결된 구성 요소에 레이블을 지정합니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

n = 4n; 공장
연결을 설명하는 Neighborhood Mask.. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/모양

레이블 맵 레이블 ID를 다시 매핑하는 이미지 필터입니다. 정수 값을 가진 이미지에만 적용 가능
강도/레이블. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

지도 =(입력, 필수, 문자열)
레이블 매핑 파일.

라벨 스케일
입력에서 이미 생성된 출력 복셀만 생성하는 필터
영상. 스케일링은 대상을 선택하는 투표 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
특정 레이블의 가장 높은 픽셀 수를 기반으로 한 픽셀 값
해당 소스 지역. 영역이 동일한 레이블을 가진 두 개의 레이블로 구성된 경우
count, 더 낮은 숫자가 승리합니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

특대 =(필수, 2dbounds)
두 개의 쉼표로 구분된 값으로 지정된 대상 크기입니다.

하중 파일에서 입력 이미지를 로드하고 이를 사용하여 파일의 현재 이미지를 대체합니다.
파이프라인. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

파일 =(입력, 필수, 문자열)
로드할 입력 파일의 이름..

마스크 2D 마스킹, 두 입력 이미지 중 하나는 비트 유형이어야 함, 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.

채우기 = 분; 딕셔너리
마스크 외부의 픽셀에 대한 채우기 스타일. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
최대 - 마스크 외부의 값을 에서 찾은 최대값으로 설정
영상..
제로 - 마스크 외부의 값을 XNUMX으로 설정합니다.
분 - 마스크 외부의 값을 에서 찾은 최소값으로 설정
영상.

입력 =(입력, 필수, 문자열)
두 번째 입력 이미지 파일 이름.

역 = 0; 부울
마스킹에 마스크의 역을 사용하려면 true로 설정합니다.

최대 흐름 이 필터는 이미지에 대해 max-flow min-cut 알고리즘을 사용하여 구현합니다.
세분화, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

싱크 플로우 =(입력, 필수, 문자열)
싱크에 대한 픽셀당 흐름을 정의하는 float 유형의 이미지입니다.

소스 흐름 =(입력, 필수, 문자열)
소스에 대한 픽셀당 흐름을 정의하기 위한 float 유형의 이미지입니다.

평균 2D 이미지 평균 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.

중앙 분리대 2D 이미지 중앙값 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.

mlv 최소 분산 2D 이미지 필터의 평균, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

w = 1; [1, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.

ngfnorm 2D 이미지를 정규화된 그래디언트 필드 노름 필터로 변환

(매개변수 없음)

소음 2D 이미지 노이즈 필터: 이미지에 가산 또는 변조된 노이즈 추가, 지원
매개변수는 다음과 같습니다.

g = [가우스:뮤=0, 시그마=10]; 공장
소음 발생기. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:generator/noise를 참조하십시오.

모드 = 0; 부울
가산 또는 변조된 잡음.

열 수 형태학적 개방, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

비치다 = 검은색; 세트
주요 이미지 내용에 대한 힌트. 지원되는 값은 다음과 같습니다(검정, 흰색,
)

형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/shape를 참조하십시오.

전정 형태학적 가지치기. 수렴할 때까지 가지치기하면 모든 픽셀이 지워지지만
닫힌 루프. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

iter = 0; [1, 1000000]의 정수
실행할 반복 횟수, 0=수렴까지.

지역 성장
증가하는 기울기를 따라야 시드에서 시작하여 영역이 성장하고,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

n = 8n; 공장
동네 모양. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/shape를 참조하십시오.

씨 =(입력, 필수, 문자열)
시드 이미지(비트 값).

모래 소금과 후추 3d 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

뒹굴다 = 100; 부동 소수점 (0, inf)
타작 가치.

w = 1; [1, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.

규모 2D 이미지 축소 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

인터프 = [bspline:d=3]; 공장
사용할 보간 방법 . 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

s = [[0,0]]; 2차원 경계
2D 벡터로 대상 크기.

sx = 0; 단위 [0, inf)
x 방향의 대상 크기, 0: 입력 크기를 사용합니다.

sy = 0; 단위 [0, inf)
y 방향의 타겟 크기, 0: 입력 크기를 사용합니다.

셀렉트 빅 2D 레이블 선택 가장 큰 구성 요소 필터

(매개변수 없음)

셉컨브 2D 이미지 강도 분리 컨볼루션 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

kx = [가우스:w=1]; 공장
x 방향에서 커널을 필터링합니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/spacekernel

ky = [가우스:w=1]; 공장
y 방향으로 커널을 필터링합니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/spacekernel

쉬미안 주어진 이웃 모양에 대한 평균을 평가하는 2D 이미지 필터,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

형성 = 8n; 공장
평균을 평가하기 위해 이웃 모양. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/모양

소벨 기울기 평가를 위한 2D Sobel 필터. 출력 픽셀 유형은
필터링된 이미지는 입력 픽셀 유형과 동일하므로 입력
사전에 부동 소수점 값 이미지를 권장합니다., 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.

DIR = x; 딕셔너리
그라데이션 방향. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
y - y 방향의 기울기
x - x 방향의 기울기

정렬 레이블
이 플러그인은 그레이 스케일 이미지의 레이블을 정렬하여 가장 낮은 레이블이
값은 픽셀이 가장 많은 레이블에 해당합니다. 배경(0)이 아닙니다.
만진

(매개변수 없음)

스위스 인 씨를 뿌린 분수대. 알고리즘은 초기에 정확히 많은 영역을 추출합니다.
레이블은 시드 이미지에 제공되며 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

대학원 = 0; 부울
입력 이미지를 기울기로 해석합니다. .

표 = 0; 부울
특수 그레이 스케일 값으로 분할된 유역을 표시합니다.

n = [구:r=1]; 공장
성장하는 워터헤드 지역을 위한 이웃. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/모양

씨 =(입력, 필수, 문자열)
초기 영역에 대한 레이블이 포함된 시드 입력 이미지입니다.

티 입력 이미지를 파일로 저장하고 다음 필터에도 전달하고,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

파일 =(출력, 필수, 문자열)
이미지를 저장할 출력 파일의 이름도..

엷게하는 형태적 얇아짐. 수렴될 때까지 얇아지면 8-연결
골격, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

iter = 0; [1, 1000000]의 정수
실행할 반복 횟수, 0=수렴까지.

뒹굴다 이 필터는 특정 이미지 아래로 떨어지는 이미지의 모든 픽셀을 XNUMX으로 설정합니다.
임계값 및 주어진 이웃 모양의 이웃도 아래에 해당합니다.
이 임계값에서 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

형성 = 4n; 공장
고려해야 할 이웃 모양. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/모양

뒹굴다 = 5; 더블
임계값.

변환 주어진 변환으로 입력 이미지를 변환합니다., 지원되는 매개변수
위치 :

파일 =(입력, 필수, 문자열)
변환이 포함된 파일의 이름..

ws 기본 수두 세분화, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

에발그라드 = 0; 부울
입력 이미지가 기울기 표준 이미지를 나타내지 않는 경우 1로 설정합니다.

표 = 0; 부울
특수 그레이 스케일 값으로 분할된 유역을 표시합니다.

n = [구:r=1]; 공장
성장하는 워터헤드 지역을 위한 이웃. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/모양

뒹굴다 = 0; [0, 1)에 부동
상대 기울기 표준 임계값. 실제 값 임계값은
thresh * (max_grad - min_grad) + min_grad. 그라디언트로 분리된 분지
더 낮은 규범으로 결합됩니다.

플러그인 : 2d 이미지/io

BMP BMP 2D 이미지 입출력 지원

인식되는 파일 확장자: .BMP, .bmp

지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트

데이터 풀 내부 데이터 풀과의 가상 IO

인식되는 파일 확장자: .@

디컴 DICOM용 2D 이미지 io

인식되는 파일 확장자: .DCM, .dcm

지원되는 요소 유형:
부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트

exr OpenEXR 이미지용 2dimage io 플러그인

인식되는 파일 확장자: .EXR, .exr

지원되는 요소 유형:
부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트

JPG jpeg 그레이 스케일 이미지용 2dimage io 플러그인

인식되는 파일 확장자: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

지원되는 요소 유형:
부호 없는 8비트

PNG png 이미지용 2dimage io 플러그인

인식되는 파일 확장자: .PNG, .png

지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트

살갗이 벗어 진 RAW 2D 이미지 출력 지원

인식되는 파일 확장자: .RAW, .raw

지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트

티파니 TIFF 2D 이미지 입출력 지원

인식되는 파일 확장자: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트, 부호 없는 32비트

비스타 비스타 이미지용 2dimage io 플러그인

인식되는 파일 확장자: .V, .VISTA, .v, .vista

지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트

플러그인 : 2차원 이미지/모양

1n 중심점만 포함하는 도형

(매개변수 없음)

4n 4n 이웃 2D 모양

(매개변수 없음)

8n 8n 이웃 2D 모양

(매개변수 없음)

직사각형 직사각형 모양 마스크 작성자, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

채우기 = 1; 부울
채워진 모양을 만듭니다.

신장 = 2; [1, inf)의 정수
직사각형의 높이.

폭 = 2; [1, inf)의 정수
직사각형의 너비.

구체 반지름 r.의 닫힌 구형 이웃 모양, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

r = 2; 부동 소수점 (0, inf)
구 반경.

광장 정사각형 모양 마스크 작성자, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

채우기 = 1; 부울
채워진 모양을 만듭니다.

폭 = 2; [1, inf)의 정수
직사각형의 너비.

플러그인 : 2d변환/io

게시판 2D 변환의 이진(비휴대용) 직렬화된 IO

인식되는 파일 확장자: .bbs

데이터 풀 내부 데이터 풀과의 가상 IO

인식되는 파일 확장자: .@

비스타 2D 변환의 Vista 스토리지

인식되는 파일 확장자: .v2dt

XML 2D 변환의 XML 직렬 IO

인식되는 파일 확장자: .x2dt

플러그인 : 발전기/소음

가우스 이 노이즈 생성기는
Box-Muller 변환을 사용한 가우시안 분포, 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.

mu = 0; 뜨다
분포의 수단.

씨 = 0; 단위 [0, inf)
임의의 시드를 설정합니다(0=시스템 시간에 따라 초기화).

시그마 = 1; 부동 소수점 (0, inf)
분포의 표준 유도.

제복 C stdlib rand()를 사용하는 균일 노이즈 생성기, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

a = 0; 뜨다
노이즈 범위인 경우 하한.

b = 1; 뜨다
노이즈 범위인 경우 상한.

씨 = 0; 단위 [0, inf)
임의의 시드를 설정합니다(0=시스템 시간에 따라 초기화).

예

계열에서 분할을 둘러싼 경계 상자의 MAD 이미지를 평가합니다.
세그먼트 세트. 공간 필터링이 적용되지 않습니다. 경계 상자가 3만큼 확대됩니다.
모든 방향의 픽셀. 이미지를 OpenEXR 형식으로 저장합니다.

mia-2dseriesgradMAD -i 세그먼트.세트 -o mad.exr -c -e 3

저자

게르트 월니

저작권

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절대적으로 보증하지 않으며 GNU의 조건에 따라 재배포할 수 있습니다.
일반 공용 라이센스 버전 3(또는 그 이상). 자세한 내용은 다음을 사용하여 프로그램을 실행하십시오.
옵션 '--저작권'.

onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 mia-2dseriesgradMAD 사용