CLI : Командна линия

**Chloros CLI** предоставя мощен достъп чрез командния ред до двигателя за обработка на изображения Chloros, като позволява автоматизация, създаване на скриптове и работа без графичен интерфейс за вашите работни потоци за обработка на изображения.

Основни характеристики

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

• 🔗 Интеграция - Вграждане в съществуващи работни потоци и пипалини

• 💻 Работа без графичен интерфейс - Изпълнение без GUI

• 🌍 Многоезичност - Поддръжка на 38 езика

• ⚡ Паралелна обработка - Динамична адаптация на изчислителната мощност автоматично се оптимизира за вашия хардуер

Изисквания

Изискване	Подробности
Операционна система	Windows 10/11 (64-bit), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Лиценз	Chloros+ (изисква се платен план)
Памет	Минимум 8 GB RAM (препоръчват се 16 GB)
Интернет	Необходим за активиране на лиценза
Дисково пространство	Зависи от размера на проекта

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

Бързо стартиране

Инсталиране

Windows

CLI е автоматично включен в инсталатора на Chloros:

1. Изтеглете и стартирайте Chloros Installer.exe

2. Изпълнете инструкциите на инсталационния помощник

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

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

Linux

Инсталирайте пакета .deb за вашата архитектура:

# Linux amd64
sudo dpkg -i chloros-amd64.deb

# Linux arm64 (NVIDIA Jetson, JetPack 6)
sudo dpkg -i chloros-arm64-jp6.deb

За подробна настройка на Linux вижте Инсталиране на Linux.

Първоначална настройка

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

Windows:

# 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"

Linux:

# 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 ~/images/dataset001

Основна употреба

Обработка на папка с настройки по подразбиране:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Справочник за команди

Общ синтаксис

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

---

Команди

process - Обработка на изображения

Обработка на изображения в папка с калибриране.

Синтаксис:

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

Примери:

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

# Linux
chloros-cli process ~/datasets/survey_001 --vignette --reflectance

Опции на командата за обработка

Опция	Тип	По подразбиране	Описание
<input-folder>	Път	Задължително	Папка, съдържаща мултиспектрални изображения във формат RAW/JPG
-o, --output	Път	Същото като входните	Папка за изходните обработени изображения
-n, --project-name	Строка	Автоматично генерирано	Персонализирано име на проекта
--vignette	Флаг	Активирано	Активиране на корекция на винетиране
--no-vignette	Флаг	-	Деактивиране на корекция на винетиране
--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 размер на целта в пиксели за откриване на калибрационния панел
--target-clustering	Цело число	Автоматично	Праг за групиране на целите (0-100)
--debayer	Избор	standard	Метод за дебайеризация: standard или texture-aware (само за Chloros+)
--target, --targets	Флаг	Деактивирано	Търсене само на калибрационни цели в подпапка „target“ или „targets“ (ускорява обработката)
--indices	Списък	Няма	Индекси на растителността за изчисляване (например, --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Строка	Няма	Заключване на експозицията за модел на камера (Pin 1)
--exposure-pin-2	Строка	Няма	Заключване на експозицията за модел на камера (Pin 2)
--recal-interval	Цело число	Автоматично	Интервал на прекалибриране в секунди
--timezone-offset	Цело число	0	Разлика в часовата зона в часове

---

login - Удостоверяване на акаунт

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

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

Изчистване на съхранените удостоверения и излизане от профила ви.

Синтаксис:

chloros-cli logout

Пример:

chloros-cli logout

Резултат:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

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

---

status - Проверка на състоянието на лиценза

Показване на текущото състояние на лиценза и удостоверяването.

Синтаксис:

chloros-cli status

Пример:

chloros-cli status

Резултат:

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

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

---

export-status - Проверка на напредъка на експорта

Наблюдавайте напредъка на експорта на Thread 4 по време на или след обработката.

Синтаксис:

chloros-cli export-status

Пример:

chloros-cli export-status

Приложение: Използвайте 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 на 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	Име на езика
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	Тайски	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 настройки се запазват в ~/.chloros/cli_language.json и се запазват през всички сесии.

---

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

Промяна на местоположението на папката по подразбиране за проекти (споделена с GUI в Windows).

Синтаксис:

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

Примери:

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

# Linux
chloros-cli set-project-folder ~/projects/2025

---

get-project-folder - Показване на папката с проекти

Показване на текущото местоположение на папката с проекти по подразбиране.

Синтаксис:

chloros-cli get-project-folder

Пример:

chloros-cli get-project-folder

Резултат:

# Windows
ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

# Linux
ℹ Current project folder: /home/user/.local/share/chloros/projects

---

reset-project-folder - Възстановяване на настройките по подразбиране

Възстановява местоположението на папката с проекти към местоположението по подразбиране.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - Изпълнение на системна диагностика

Изпълнява 7 диагностични проверки за потвърждаване на конфигурацията на системата.

Синтаксис:

chloros-cli selftest

Извършени диагностични проверки:

1. Проверка на версията

2. Наличност на порт (5000)

3. Стартиране на бекенда

4. Тест за свързаност API

5. Информация за системата и откриване на GPU

6. Проверка на моделите за отстраняване на шума

7. Проверка за наличност на CUDA

Полезно за отстраняване на проблеми: Изпълнете selftest след инсталирането, за да проверите дали системата ви е конфигурирана правилно, особено на Linux/Jetson, където може да е необходима проверка на настройките на GPU и CUDA.

---

update - Проверка за актуализации (само за Linux)

Проверете за актуализации на CLI и ги инсталирайте на системи Linux.

Синтаксис:

# Check for updates without installing
chloros-cli update --check

# Check for and install updates
chloros-cli update

Опция	Описание
--check	Само проверка за актуализации, без инсталиране

Тази команда е достъпна само на Linux. На Windows актуализациите се доставят чрез инсталатора.

---

Глобални опции

Тези опции важат 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 порт на бекенда API
--restart	Флаг	-	Принудително рестартиране на бекенда (убива съществуващите процеси)
--version	Флаг	-	Показване на информация за версията и изход
--help	Флаг	-	Показване на информация за помощта и изход

Автоматично откриване на бекенда: Пътят --backend-exe се открива автоматично за всяка платформа:

• Windows: C:\Program Files\MAPIR\Chloros\resources\backend\chloros-backend.exe

• Linux (.deb): /usr/lib/chloros/chloros-backend

• Linux (ръчно): /opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend

Пример с глобални опции:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/survey_001

---

Ръководство за настройките на обработката

Паралелна обработка и динамично адаптиране на изчисленията

Chloros 1.1.0 включва Динамично адаптиране на изчисленията — обработващият модул автоматично открива вашия хардуер и избира оптималната стратегия:

Платформа	Стратегия	Работни процеси	Поток	Бележки
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Ефективно използване на паметта, сериализирано
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Едновременна обработка на GPU
Настолен компютър с 8 GB GPU	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Добра производителност на настолния компютър
Настолен компютър с 12 GB+ GPU	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Оптимална производителност на настолния компютър
Система само с CPU	CPU_PARALLEL	ядра - 1	cpu_fallback	Не се изисква GPU

Не се изисква ръчна конфигурация! Chloros автоматично открива вашия CPU, GPU, RAM и (на Jetson) термични сензори, след което автоматично конфигурира оптималния процесор.

Методи за дебайериране

Метод	CLI Флаг	Качество	Скорост	Лиценз
Стандартен (Бърз, Средно качество)	--debayer standard	Добро	Бърз	Безплатен / Chloros+
С отчитане на текстурата (бавен, най-високо качество)	--debayer texture-aware	Най-високо	Бавен	Само Chloros+

По подразбиране методът за дебайериране е Стандартен. МетодътС чувствителност към текстурата използва AI/ML модел за отстраняване на шума за най-високо качество на изхода, но изисква лиценз Chloros+ и NVIDIA GPU.

# Use Texture Aware debayer (Chloros+ only)
chloros-cli process ~/datasets/field_a --debayer texture-aware

Корекция на винетиране

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

• Активирано по подразбиране – Повечето потребители трябва да го оставят активирано

• Използвайте --no-vignette, за да го деактивирате

Препоръка: Винаги активирайте корекцията на винетирането, за да осигурите равномерна яркост в целия кадър.

Калибриране на отражателната способност

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

• Активирано по подразбиране - Необходимо за анализ на растителността

• Изисква калибрационни панели в изображенията

• Използвайте --no-reflectance, за да деактивирате

Изисквания: Уверете се, че калибрационните панели са правилно експонирани и видими във вашите изображения за точно преобразуване на отражателната способност.

PPK корекции

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

• Деактивирано по подразбиране

• Използвайте --ppk за активиране

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

Формати на изхода

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

***

Автоматизация и скриптове

Пакетна обработка в PowerShell (Windows)

Автоматична обработка на множество папки с набори от данни в Windows:

# 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

Скрипт за пакетна обработка Windows (Windows)

Обикновена циклична конструкция за пакетна обработка в Windows:

@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

Батова обработка в Bash (Linux)

Обработка на множество папки с набори от данни в Linux:

#!/bin/bash
# process_all_datasets.sh

for dataset in ~/datasets/2026/*/; do
    name=$(basename "$dataset")
    echo "Processing $name..."

    chloros-cli process "$dataset" \
        --vignette \
        --reflectance

    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "✓ $name complete"
    else
        echo "✗ $name failed"
    fi
done

echo "All datasets processed!"

Скрипт за автоматизация на Python (мултиплатформен)

Разширена автоматизация с обработка на грешки (работи на Windows и Linux):

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"""
    # Adjust path for your platform
    # Windows: Path('C:/Datasets/2025')
    # Linux:   Path.home() / 'datasets' / '2025'
    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 поток на обработката

Стандартен работен поток

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 моделите на камерите с обработените 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):

Платформа	Режим	Очаквано време	Забележки
Настолен компютър с 12 GB+ GPU	GPU_PARALLEL	5–10 мин.	Най-бързият вариант
Настолен компютър с 8 GB GPU	GPU_SINGLE	10–15 мин.	Добра производителност
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	15–25 мин.	Изчисления на крайни устройства
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	30–60 мин.	Ограничена памет
Само CPU	CPU_PARALLEL	20-40 мин	Не се изисква GPU

Съвет за производителност: Времето за обработка варира в зависимост от броя на изображенията, резолюцията, метода за дебайериране и хардуера. Дебайерирането с отчитане на текстурата отнема значително повече време от стандартното. Вижте Динамична адаптация на изчисленията за подробности.

---

Отстраняване на проблеми

CLI Не е намерен

Windows Грешка:

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

Windows Решения:

1. Проверете мястото на инсталиране:

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

1. Използвайте пълен 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 „Свойства на системата“ → „Променливи на средата“

   • Редактирайте променливата PATH

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

   • Рестартирайте терминала

Linux Грешка:

chloros-cli: command not found

Linux Решения:

1. Проверете инсталацията:

which chloros-cli
dpkg -L chloros-amd64  # or chloros-arm64-jp6

1. Презаредете вашата shell:

source ~/.bashrc

1. Проверете правата:

sudo chmod +x /usr/bin/chloros-cli

---

Неуспешен старт на бекендаГрешка:

Backend failed to start within 30 seconds

Решения:

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

2. Проверете дали защитната стена не блокира (Windows) или проверете достъпността на порта (Linux: lsof -i :5000)

3. Опитайте с друг порт:

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

# Linux
chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a

1. Принудително рестартирайте бекенда:

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

# Linux
chloros-cli --restart process ~/datasets/field_a

1. На Linux проверете дали изпълнимият файл на бекенда съществува:

ls -la /usr/lib/chloros/chloros-backend

---

Проблеми с лиценза / удостоверяванетоГрешка:

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 отдела за поддръжка: [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 спира или забиваРешения:

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

2. Затворете други приложения, за да освободите памет

3. Намалете броя на изображенията (обработвайте на партиди)

---

Портът вече се използваГрешка:

Port 5000 is already in use

Решения:

Windows:

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

Linux:

# Find what's using port 5000
lsof -i :5000

# Use a different port
chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a

---

Често задавани въпроси

В: Нужна ли ми е лицензия за CLI?

О:Да! За CLI е необходима платеналицензия Chloros+.

• ❌ Стандартен (безплатен) план: CLI е деактивиран

• ✅ Chloros+ (платен) план: CLI е напълно активиран

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

---

В: Мога ли да използвам CLI на сървър без GUI?О: Да! CLI работи изцяло без графичен интерфейс. Това е основният случай на употреба на Linux.Windows сървър:

• Windows сървър 2016 или по-нова версия

• Инсталиран Visual C++ Redistributable

Linux сървър:

• Ubuntu 20.04+ / Debian 11+ (amd64) или JetPack 6 (arm64)

• Инсталирайте чрез пакета .deb

И двете платформи:

• Минимум 8 GB RAM (препоръчват се 16 GB)

• Еднократна активация на лиценза: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

В: Къде се запазват обработените изображения?О:По подразбиране обработените изображения се запазват всъщата папка като входните в подпапки за моделите на камерите (например Survey3N_RGN/).

Използвайте опцията -o, за да зададете друга папка за изходни файлове:

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

# Linux
chloros-cli process ~/input -o ~/output

---

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

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

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

Batch:

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

Linux Bash:

chloros-cli process ~/datasets/field_a 2>&1 | tee processing.log

---

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

1. Спре обработката плавно

2. Затвори бекенда

3. Излезе с код 130

Частично обработени изображения може да останат в папката с резултатите.

---

В: Мога ли да автоматизирам обработката с CLI?О: Разбира се! CLI е проектиран за автоматизация. Вижте Автоматизация и скриптове за PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) и Python (мултиплатформен).***

В: Как да проверя версията на CLI?О:

chloros-cli --version

Резултат:

Chloros CLI 1.1.0

---

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 (винет, отражателна способност):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Пример 2: Висококачествен научен резултат

32-битов плаващ TIFF:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --format "TIFF (32-bit, Percent)" \
  --vignette \
  --reflectance

---

Пример 3: Бърза обработка на предварителния преглед

8-битов PNG без калибриране за бърз преглед:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --format "PNG (8-bit)" \
  --no-vignette \
  --no-reflectance

---

Пример 4: Обработка с PPK корекция

Прилагане на PPK корекции с отражателна способност:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --ppk \
  --reflectance

---

Пример 5: Персонализирано място за изход

Обработка в различно място с конкретен формат:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/input/raw_images \
  -o ~/output/processed \
  --format "TIFF (16-bit)"

---

Пример 6: Работен поток за удостоверяване

Пълен работен поток за удостоверяване (еднакъв на всички платформи):

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

# Step 2: Verify status
chloros-cli status

# Step 3: Process images
# Windows: chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A"
# Linux:   chloros-cli process ~/datasets/field_a
chloros-cli process ~/datasets/field_a

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

---

Пример 7: Използване на няколко езика

Промяна на езика на интерфейса (еднакъв на всички платформи):

# List available languages
chloros-cli language --list

# Change to Spanish
chloros-cli language es

# Process with Spanish interface
# Windows: chloros-cli process "C:\Vuelos\Campo_A"
# Linux:   chloros-cli process ~/vuelos/campo_a
chloros-cli process ~/vuelos/campo_a

# Change back to English
chloros-cli language en