CLI: Командна линия

**Chloros CLI** предоставя мощен достъп чрез командния ред до двигателя за обработка на изображения Chloros, което позволява автоматизация, скриптове и работа без монитор за вашите работни процеси с изображения.

Основни характеристики

• 🚀 Автоматизация - Скриптова пакетна обработка на множество набори от данни

• 🔗 Интеграция - Вграждане в съществуващи работни процеси и тръбопроводи

• 💻 Работа без графичен интерфейс - Работа без GUI

• 🌍 Многоезичност - Поддръжка на 38 езика

• ⚡ Паралелна обработка - Динамично мащабиране според вашия процесор (до 16 паралелни работни процеса)

Изисквания

Изискване	Подробности
Операционна система	Windows 10/11 (64-битова)
Лиценз	Chloros+ (необходим платен план)
Памет	Минимум 8 GB RAM (препоръчителни 16 GB)
Интернет	Необходим за активиране на лиценза
Дисково пространство	Варира според размера на проекта

Изисквания за лиценз: CLI изисква платен абонамент за Chloros+. Стандартните (безплатни) планове не имат достъп до CLI. Посетете https://cloud.mapir.camera/pricing, за да надстроите.

Бързо стартиране

Инсталиране

CLI се включва автоматично с инсталатора Chloros:

1. Изтеглете и стартирайте Chloros Installer.exe

2. Изпълнете инсталационния помощник

3. CLI инсталиран в: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Инсталаторът автоматично добавя chloros-cli към системния PATH. Рестартирайте терминала след инсталацията.

Първоначална настройка

Преди да използвате CLI, активирайте лиценза си за Chloros+:

# Login with your Chloros+ account
chloros-cli login [e-mail] 'your_password'

# Check license status
chloros-cli status

# Process your first project
chloros-cli process "C:\Images\Dataset001"

Основно използване

Обработване на папка с настройки по подразбиране:

chloros-cli process "C:\Images\Dataset001"

---

Референция на команди

Обща синтаксис

chloros-cli [global-options] <command> [command-options]

---

Команди

process - Обработка на изображения

Обработване на изображения в папка с калибриране.

Синтаксис:

chloros-cli process <input-folder> [options]

Пример:

chloros-cli process "C:\Datasets\Survey_001" --vignette --reflectance

Опции на командата за обработка

Опция	Тип	По подразбиране	Описание
<input-folder>	Път	Задължително	Папка, съдържаща RAW/JPG мултиспектрални изображения
-o, --output	Път	Същият като входния	Папка за изход за обработените изображения
-n, --project-name	Строка	Автоматично генерирана	Име на персонализиран проект
--vignette	Флаг	Активирано	Активиране на корекция на винетката
--no-vignette	Флаг	-	Деактивиране на корекция на винетката
--reflectance	Флаг	Активирано	Активиране на калибриране на отражателната способност
--no-reflectance	Флаг	-	Деактивиране на калибриране на отражателната способност
--ppk	Флаг	Деактивирано	Прилагане на PPK корекции от данни на светлинния сензор .daq
--format	Избор	TIFF (16-битов)	Формат на изхода: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Цело число	Автоматично	Минимален целеви размер в пиксели за откриване на калибрационния панел
--target-clustering	Цело число	Автоматично	Праг за групиране на целите (0-100)
--exposure-pin-1	Строка	Няма	Заключване на експозицията за модел камера (Pin 1)
--exposure-pin-2	Строка	Няма	Заключване на експозицията за модел камера (Pin 2)
--recal-interval	Цело число	Автоматично	Интервал на прекалибриране в секунди
--timezone-offset	Цело число	0	Часова зона в часове

---

login - Удостоверяване на акаунт

Влезте с вашите Chloros+ данни за достъп, за да активирате CLI обработката.

Синтаксис:

chloros-cli login <email> <password>

Пример:

chloros-cli login [e-mail] 'MyP@ssw0rd123'

Специални символи: Използвайте единични кавички около пароли, съдържащи символи като $, ! или интервали.

Резултат:

***

logout - Изчистване на удостоверенията

Изчистете съхранените удостоверения и излезте от акаунта си.

Синтаксис:

chloros-cli logout

Пример:

chloros-cli logout

Изход:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

SDK Потребители: Python SDK също така предоставя програмна logout() метода за изчистване на удостоверенията в Python скриптове. За подробности вижте Python SDK документацията.

---

status - Проверка на състоянието на лиценза

Показва текущото състояние на лиценза и удостоверяването.

Синтаксис:

chloros-cli status

Пример:

chloros-cli status

Изход:

╔══════════════════════════════════════╗
║     LICENSE & ACCOUNT INFORMATION    ║
╚══════════════════════════════════════╝

📧 Email: [e-mail]
📋 Plan: Chloros+ Professional
🔓 API/CLI Access: Enabled
✓ Status: Active

---

export-status - Проверка на напредъка на експортирането

Наблюдава напредъка на експортирането на нишка 4 по време на или след обработката.

Синтаксис:

chloros-cli export-status

Пример:

chloros-cli export-status

Пример за употреба: Извикайте тази команда по време на обработката, за да проверите напредъка на експорта.***

language - Управление на езика на интерфейса

Преглед или промяна на езика на интерфейса CLI.

Синтаксис:

# Show current language
chloros-cli language

# List all available languages
chloros-cli language --list

# Set a specific language
chloros-cli language <language-code>

Примери:

# View current language
chloros-cli language

# List all 38 supported languages
chloros-cli language --list

# Change to Spanish
chloros-cli language es

# Change to Japanese
chloros-cli language ja

Поддържани езици (общо 38)

Код	Език	Роден език
en	Английски	English
es	Испански	Español
pt	Португалски	Português
fr	Френски	Français
de	Немски	Deutsch
it	Италиански	Italiano
ja	Японски	日本語
ko	Корейски	한국어
zh	Китайски (опростен)	简体中文
zh-TW	Китайски (традиционен)	繁體中文
ru	Руски	Русский
nl	Холандски	Nederlands
ar	Арабски	العربية
pl	Полски	Polski
tr	Турски	Türkçe
hi	Хинди	हिंदी
id	Индонезийски	Bahasa Indonesia
vi	Виетнамски	Tiếng Việt
th	Тайландски	ไทย
sv	Шведски	Svenska
da	Датски	Dansk
no	Норвежки	Norsk
fi	Фински	Suomi
el	Гръцки	Ελληνικά
cs	Чешки	Čeština
hu	Унгарски	Magyar
ro	Румънски	Română
uk	Украински	Українська
pt-BR	Бразилски португалски	Português Brasileiro
zh-HK	Кантонски	粵語
ms	Малайски	Bahasa Melayu
sk	Словашки	Slovenčina
bg	Български	Български
hr	Хърватски	Hrvatski
lt	Литовски	Lietuvių
lv	Латвийски	Latviešu
et	Естонски	Eesti
sl	Словенски	Slovenščina

Автоматично запазване: Вашите езикови предпочитания се запазват в ~/.chloros/cli_language.json и се запазват през всички сесии.

---

set-project-folder - Задаване на папка по подразбиране за проекта

Променете местоположението на папката по подразбиране за проекта (споделена с GUI).

Синтаксис:

chloros-cli set-project-folder <folder-path>

Пример:

chloros-cli set-project-folder "C:\Projects\2025"

---

get-project-folder - Показване на папката на проекта

Показване на текущото местоположение на папката на проекта по подразбиране.

Синтаксис:

chloros-cli get-project-folder

Пример:

chloros-cli get-project-folder

Изход:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

---

reset-project-folder - Възстановяване на подразбиращите се настройки

Възстановява папката на проекта на местоположението по подразбиране.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

Глобални опции

Тези опции се отнасят за всички команди:

Опция	Тип	По подразбиране	Описание
--backend-exe	Път	Автоматично открит	Път към изпълнимия файл на бекенда
--port	Цело число	5000	Номер на порта на бекенда API
--restart	Флаг	-	Принудително рестартиране на бекенда (убива съществуващите процеси)
--version	Флаг	-	Показване на информация за версията и излизане
--help	Флаг	-	Показване на помощна информация и излизане

Пример с глобални опции:

chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Survey_001"

---

Ръководство за настройките на обработката

Паралелна обработка

Chloros+ CLI автоматично мащабирапаралелната обработка, за да съответства на възможностите на вашия компютър:Как работи:

• Открива ядрата на процесора и RAM паметта

• Разпределя работниците: 2× ядра на процесора (използва хипертрединг)

• Максимум: 16 паралелни работници (за стабилност)Системни нива:

Тип система	Процесор	RAM	Работници	Производителност
Висок клас	16+ ядра	32+ GB	До 16	Максимална скорост
Среден клас	8-15 ядра	16-31 GB	8-16	Отлична скорост
Нисък клас	4-7 ядра	8-15 GB	4-8	Добра скорост

Автоматична оптимизация: CLI автоматично открива спецификациите на вашата система и конфигурира оптимална паралелна обработка. Не е необходима ръчна конфигурация!

Методи за дебайеризация

CLI използва Високо качество (по-бързо) като подразбиращ се и препоръчван алгоритъм за дебайеризация:

Метод	Качество	Скорост	Описание
Високо качество (по-бързо) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Алгоритъм, отчитащ краищата (по подразбиране, препоръчително)

Корекция на винет

Какво прави: Коригира загубата на светлина по краищата на изображението (по-тъмните ъгли, често срещани в камерите).

• Активирана по подразбиране - Повечето потребители трябва да я оставят активирана.

• Използвайте --no-vignette, за да я деактивирате.

Препоръка: Винаги активирайте корекцията на винетката, за да гарантирате равномерна яркост в цялата рамка.

Калибриране на отражателната способност

Преобразува суровите стойности на сензора в стандартизирани проценти на отражателната способност, използвайки калибрационни панели.

• Активирана по подразбиране – Необходима за анализ на растителността.

• Изисква калибрационни панели в изображенията.

• Използвайте --no-reflectance, за да я деактивирате.

Изисквания: Уверете се, че калибрационните панели са правилно експонирани и видими в изображенията ви за точно преобразуване на отражателната способност.

PPK корекции

Какво прави: Прилага пост-обработени кинематични корекции, използвайки DAQ-A-SD лог данни за подобрена GPS точност.

• Деактивирано по подразбиране

• Използвайте --ppk, за да активирате

• Изисква .daq файлове в папката на проекта от MAPIR DAQ-A-SD светлинен сензор.

Формати на изхода

Формат	Битова дълбочина	Размер на файла	Най-подходящ за
TIFF (16-битов) ⭐	16-битово цяло число	Голям	GIS анализ, фотограметрия (препоръчително)
TIFF (32-битов, процент)	32-битово плаващо число	Много голям	Научен анализ, изследвания
PNG (8-битов)	8-битово цяло число	Средно	Визуална проверка, споделяне в интернет
JPG (8-битов)	8-битово цяло число	Малък	Бърз преглед, компресиран изход

***

Автоматизация и скриптове

PowerShell пакетна обработка

Автоматична обработка на множество папки с данни:

# process_all_datasets.ps1

$datasets = Get-ChildItem "C:\Datasets\2025" -Directory

foreach ($dataset in $datasets) {
    Write-Host "Processing $($dataset.Name)..." -ForegroundColor Cyan
    
    chloros-cli process $dataset.FullName `
        --vignette `
        --reflectance
    
    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
        Write-Host "✓ $($dataset.Name) complete" -ForegroundColor Green
    } else {
        Write-Host "✗ $($dataset.Name) failed" -ForegroundColor Red
    }
}

Write-Host "All datasets processed!" -ForegroundColor Green

Windows пакетен скрипт

Опростен цикъл за пакетна обработка:

@echo off
echo Starting batch processing...

for /d %%i in (C:\Datasets\2025\*) do (
    echo.
    echo ========================================
    echo Processing: %%i
    echo ========================================
    chloros-cli process "%%i"
    
    if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
        echo SUCCESS: %%i processed
    ) else (
        echo ERROR: %%i failed
    )
)

echo.
echo All datasets processed!
pause

Python Скрипт за автоматизация

Разширена автоматизация с обработка на грешки:

import subprocess
import os
import sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime

def process_dataset(input_folder):
    """Process a folder using Chloros CLI"""
    cmd = ['chloros-cli', 'process', str(input_folder)]
    
    # Execute command
    result = subprocess.run(
        cmd, 
        capture_output=True, 
        text=True,
        encoding='utf-8'
    )
    
    return result.returncode == 0, result.stdout, result.stderr

def main():
    """Process all datasets in a directory"""
    datasets_dir = Path('C:/Datasets/2025')
    log_file = Path('processing_log.txt')
    
    successful = []
    failed = []
    
    # Start processing
    print(f"Starting batch processing: {datetime.now()}")
    print(f"Scanning: {datasets_dir}")
    print("=" * 60)
    
    for dataset_folder in sorted(datasets_dir.iterdir()):
        if not dataset_folder.is_dir():
            continue
        
        print(f"\nProcessing: {dataset_folder.name}")
        
        success, stdout, stderr = process_dataset(dataset_folder)
        
        if success:
            print(f"✓ {dataset_folder.name} - SUCCESS")
            successful.append(dataset_folder.name)
        else:
            print(f"✗ {dataset_folder.name} - FAILED")
            failed.append(dataset_folder.name)
            
            # Log error details
            with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(f"\n=== {dataset_folder.name} - {datetime.now()} ===\n")
                f.write(f"STDOUT:\n{stdout}\n")
                f.write(f"STDERR:\n{stderr}\n")
    
    # Print summary
    print("\n" + "=" * 60)
    print(f"SUMMARY - Completed: {datetime.now()}")
    print(f"  Successful: {len(successful)}")
    print(f"  Failed: {len(failed)}")
    
    if failed:
        print(f"\nFailed folders:")
        for folder in failed:
            print(f"  - {folder}")
        print(f"\nCheck {log_file} for error details")
        sys.exit(1)
    else:
        print("\nAll datasets processed successfully!")
        sys.exit(0)

if __name__ == '__main__':
    main()

---

Работен процес на обработка

Стандартен работен процес

1. Вход: Папка, съдържаща двойки RAW/JPG изображения

2. Откриване: CLI автоматично сканира за поддържани файлове с изображения

3. Обработка: Паралелен режим, мащабируем според ядрата на вашия процесор (Chloros+)

4. Изход: Създава подпапки за модели камери с обработени изображения

Примерна структура на изхода

MyProject/
├── project.json                             # Project metadata
├── 2025_0203_193056_008.JPG                # Original JPG
├── 2025_0203_193055_007.RAW                # Original RAW
└── Survey3N_RGN/                           # Processed outputs ✓
    ├── 2025_0203_193056_008_Reflectance.tif   # Calibrated reflectance
    ├── 2025_0203_193056_008_Target.tif        # Target detection
    └── ...

Оценки за времето за обработка

Типично време за обработка на 100 изображения (по 12 MP всяко):

Режим	Време	Хардуер
Паралелен режим	5-10 мин	i7/Ryzen 7, 16 GB RAM, SSD (до 16 работници)
Паралелен режим	10-15 мин	i5/Ryzen 5, 8 GB RAM, HDD (до 8 работници)

Съвет за производителност: Времето за обработка варира в зависимост от броя на изображенията, резолюцията и спецификациите на компютъра.

---

Отстраняване на проблеми

CLI не е намерен

Грешка:

'chloros-cli' is not recognized as an internal or external command

Решения:

1. Проверете мястото на инсталиране:

dir "C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe"

1. Използвайте пълния път, ако не е в PATH:

"C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe" process "C:\Datasets\Field_A"

1. Добавете ръчно към PATH:

   • Отворете „Системни свойства“ → „Променливи на средата“

   • Редактирайте променливата PATH

   • Добавете: C:\Program Files\Chloros\resources\cli

   • Рестартирайте терминала

---

Неуспешен старт на бекендаГрешка:

Backend failed to start within 30 seconds

Решения:

1. Проверете дали бекендът вече работи (затворете го първо)

2. Проверете дали Windows Firewall не блокира

3. Опитайте с друг порт:

chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Field_A"

1. Принудително рестартиране на бекенда:

chloros-cli --restart process "C:\Datasets\Field_A"

---

Проблеми с лиценза/аутентификациятаГрешка:

Chloros+ license required for CLI access

Решения:

1. Уверете се, че имате активен абонамент за Chloros+

2. Влезте с вашите данни за достъп:

chloros-cli login [e-mail] 'password'

1. Проверете състоянието на лиценза:

chloros-cli status

1. Свържете се с поддръжката: [e-mail]

---

Не са намерени изображенияГрешка:

No images found in the specified folder

Решения:

1. Уверете се, че папката съдържа поддържани формати (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Проверете дали пътят към папката е правилен (използвайте кавички за пътища с интервали)

3. Уверете се, че имате права за четене на папката.

4. Проверете дали разширенията на файловете са правилни.

---

Обработката се забавя или блокираРешения:

1. Проверете наличното дисково пространство (уверете се, че е достатъчно за изхода).

2. Затворете другите приложения, за да освободите памет.

3. Намалете броя на изображенията (обработвайте на партиди).

---

Портът вече се използваГрешка:

Port 5000 is already in use

Решение:

Посочете друг порт:

chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Field_A"

---

Често задавани въпроси

В: Имам ли нужда от лиценз за CLI?

О:Да! CLI изисква платеналиценз Chloros+.

• ❌ Стандартен (безплатен) план: CLI деактивиран

• ✅ Планове Chloros+ (платени): CLI напълно активиран

Абонирайте се на: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

В: Мога ли да използвам CLI на сървър без GUI?О: Да! CLI работи напълно без графичен интерфейс. Изисквания:

• Windows Server 2016 или по-нова версия

• Инсталиран Visual C++ Redistributable

• Достатъчна RAM памет (минимум 8 GB, препоръчително 16 GB)

• Еднократна активация на GUI лиценза на всяка машина

---

В: Къде се запазват обработените изображения?О:По подразбиране обработените изображения се запазват всъщата папка като входните в подпапки за модели камери (напр. Survey3N_RGN/).

Използвайте опцията -o, за да зададете друга папка за изход:

chloros-cli process "C:\Input" -o "D:\Output"

---

В: Мога ли да обработвам няколко папки едновременно?О: Не директно с една команда, но можете да използвате скриптове, за да обработвате папки последователно. Вижте раздела Автоматизация и скриптове.***

В: Как да запазя CLI изхода в лог файл?PowerShell:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" | Tee-Object -FilePath "processing.log"

Бакет:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" > processing.log 2>&1

---

В: Какво се случва, ако натисна Ctrl+C по време на обработката?О: CLI ще:

1. Спре обработката по подходящ начин

2. Изключи бекенда

3. Излезе с код 130

Частично обработените изображения могат да останат в папката с резултатите.

---

В: Мога ли да автоматизирам обработката на CLI?О: Разбира се! CLI е проектиран за автоматизация. Вижте Автоматизация и скриптове за примери за PowerShell, Batch и Python.***

В: Как да проверя версията на CLI?О:

chloros-cli --version

Изход:

Chloros CLI 1.0.2

---

Получаване на помощ

Помощ за командния ред

Прегледайте информацията за помощ директно в CLI:

# General help
chloros-cli --help

# Command-specific help
chloros-cli process --help
chloros-cli login --help
chloros-cli language --help

Канали за поддръжка

• Имейл: [e-mail]

• Уебсайт: https://www.mapir.camera/community/contact

• Цени: https://cloud.mapir.camera/pricing***

Пълни примери

Пример 1: Основна обработка

Обработка с настройки по подразбиране (винетка, отражателна способност):

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A_2025_01_15"

---

Пример 2: Висококачествени научни резултати

32-битов плаващ TIFF:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^
  --format "TIFF (32-bit, Percent)" ^
  --vignette ^
  --reflectance

---

Пример 3: Бърза обработка за преглед

8-битов PNG без калибриране за бърз преглед:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^
  --format "PNG (8-bit)" ^
  --no-vignette ^
  --no-reflectance

---

Пример 4: Обработка с PPK корекция

Прилагане на PPK корекции с отражателна способност:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^
  --ppk ^
  --reflectance

---

Пример 5: Персонализирано местоположение на изхода

Обработка на различен диск с конкретен формат:

chloros-cli process "C:\Input\Raw_Images" ^
  -o "D:\Output\Processed" ^
  --format "TIFF (16-bit)"

---

Пример 6: Работен поток за удостоверяване

Завършете потока за удостоверяване:

# Step 1: Login
chloros-cli login [e-mail] 'MyP@ssw0rd'

# Step 2: Verify status
chloros-cli status

# Step 3: Process images
chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A"

# Step 4: Logout (optional, when switching accounts)
chloros-cli logout

---

Пример 7: Използване на няколко езика

Промяна на езика на интерфейса:

# List available languages
chloros-cli language --list

# Change to Spanish
chloros-cli language es

# Process with Spanish interface
chloros-cli process "C:\Vuelos\Campo_A"

# Change back to English
chloros-cli language en