Modan2 문서
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Modan2는 기하학적 형태분석을 통해 연구자들이 형태 변이를 탐색하고 이해할 수 있도록 돕는 사용자 친화적인 데스크톱 애플리케이션입니다. 데이터 수집(2D/3D)부터 통계 분석 및 시각화에 이르는 전체 워크플로우를 간소화합니다.
목차:
주요 기능
계층적 데이터 관리: 명확한 구조로 데이터를 중첩된 데이터셋으로 구성
2D 및 3D 시각화: 랜드마크 플로팅을 포함한 2D 이미지 및 3D 모델용 통합 뷰어
통계 분석: 주성분 분석(PCA), 정준 판별 분석(CVA), 다변량 분산 분석(MANOVA) 수행
결측 랜드마크 지원: 시각적 추정 기능이 있는 불완전한 랜드마크 데이터의 고급 처리
데이터 가져오기/내보내기: 드래그 앤 드롭으로 다양한 파일 형식(TPS, NTS, OBJ, PLY, STL) 지원
영구 저장소: 모든 데이터와 분석 결과는 Peewee ORM으로 관리되는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장
빠른 시작
설치
릴리즈 페이지 에서 최신 버전을 다운로드하세요.
- Windows:
인스톨러 (
Modan2-Setup.exe) 를 다운로드하여 실행- Linux/macOS:
적절한 패키지를 다운로드하거나 소스에서 실행
기본 사용법
새 데이터셋 만들기
“새 데이터셋”을 클릭하거나
Ctrl+N을 눌러 형태분석 연구용 데이터셋을 만드세요.객체 가져오기
2D 이미지나 3D 모델을 데이터셋에 드래그 앤 드롭하거나, 파일 → 가져오기를 사용하여 랜드마크 파일(TPS, NTS)을 불러오세요.
랜드마크 배치
객체를 더블클릭하여 객체 대화상자를 열고, 이미지/모델을 클릭하여 랜드마크를 배치하세요.
분석 실행
데이터셋을 선택하고 “데이터셋 분석”을 클릭하여 다음을 수행하세요:
Procrustes 중첩 (형태 정렬)
주성분 분석 (PCA)
정준 판별 분석 (CVA)
다변량 분산 분석 (MANOVA)
결과 탐색
데이터 탐색 대화상자에서 PC 플롯, 형태 변이, 통계 출력을 확인하세요.
키보드 단축키:
Ctrl+N- 새 데이터셋Ctrl+Shift+N- 새 객체Ctrl+S- 변경사항 저장Ctrl+O- 데이터베이스 열기Delete- 선택한 항목 삭제
자세한 사용법은 사용자 가이드 를 참조하세요.
기술 스택
언어: Python 3.11+
GUI 프레임워크: PyQt5
- 핵심 라이브러리:
데이터베이스 ORM: Peewee
수치/과학: NumPy, SciPy, Pandas, Statsmodels
3D 그래픽스 및 이미지 처리: PyOpenGL, Trimesh, Pillow, OpenCV