API: Python SDK

El Chloros Python SDK proporciona acceso programático al motor de procesamiento de imágenes Chloros, lo que permite la automatización, los flujos de trabajo personalizados y la integración perfecta con sus aplicaciones Python y sus procesos de investigación.

Características principales

• 🐍 Python nativo - API limpio y pythónico para el procesamiento de imágenes

• 🔧 Acceso completo a API - Control total sobre el procesamiento Chloros

• 🚀 Automatización - Cree flujos de trabajo de procesamiento por lotes personalizados

• 🔗 Integración: incruste Chloros en aplicaciones Python existentes.

• 📊 Listo para la investigación: perfecto para procesos de análisis científico.

• ⚡ Procesamiento paralelo: se adapta a los núcleos de su CPU (Chloros+).

Requisitos

Requisito	Detalles
Chloros Desktop	Debe estar instalado localmente
Licencia	Chloros+ (se requiere plan de pago)
Sistema operativo	Windows 10/11 (64 bits)
Python	Python 3.7 o superior
Memoria	8 GB de RAM como mínimo (se recomiendan 16 GB)
Internet	Necesario para la activación de la licencia

Requisitos de licencia: Python SDK requiere una suscripción de pago a Chloros+ para acceder a API. Los planes estándar (gratuitos) no tienen acceso a API/SDK. Visite https://cloud.mapir.camera/pricing para actualizar.

Inicio rápido

Instalación

Instalar mediante pip:

pip install chloros-sdk

Configuración inicial: Antes de utilizar SDK, active su licencia Chloros+ abriendo Chloros, Chloros (navegador) o Chloros CLI e iniciando sesión con sus credenciales. Esto solo es necesario hacerlo una vez.

Uso básico

Procese una carpeta con solo unas pocas líneas:

from chloros_sdk import process_folder

# One-line processing
results = process_folder("C:\\DroneImages\\Flight001")

Control total

Para flujos de trabajo avanzados:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Initialize SDK
chloros = ChlorosLocal()

# Create project
chloros.create_project("MyProject", camera="Survey3N_RGN")

# Import images
chloros.import_images("C:\\DroneImages\\Flight001")

# Configure settings
chloros.configure(
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI"]
)

# Process images
chloros.process(mode="parallel", wait=True)

---

Guía de instalación

Requisitos previos

Antes de instalar SDK, asegúrese de tener:

1. Chloros Desktop instalado (descargar)

2. Python 3.7+ instalado (python.org)

3. Licencia Chloros+ activa (actualizar)

Instalar mediante pip

Instalación estándar:

pip install chloros-sdk

Con soporte para supervisión del progreso:

pip install chloros-sdk[progress]

Instalación de desarrollo:

pip install chloros-sdk[dev]

Verificar la instalación

Compruebe que SDK está instalado correctamente:

import chloros_sdk
print(f"Chloros SDK version: {chloros_sdk.__version__}")

---

Configuración inicial

Activación de la licencia

El SDK utiliza la misma licencia que el Chloros, el Chloros (navegador) y el Chloros CLI. Actívela una vez a través de la GUI o CLI:

1. Abra Chloros o Chloros (navegador)e inicie sesión en la pestaña Usuario . O bien, abraCLI.

2. Introduzca sus credenciales de Chloros+ e inicie sesión

3. La licencia se almacena en caché localmente (persiste tras los reinicios)

Configuración única: después de iniciar sesión a través de la GUI o CLI, SDK utiliza automáticamente la licencia almacenada en caché. ¡No se necesita autenticación adicional!

Cerrar sesión: Los usuarios de SDK pueden borrar las credenciales almacenadas en caché mediante programación utilizando el método logout(). Consulte el método logout() en la referencia API.

Probar conexión

Verifique que SDK puede conectarse a Chloros:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Initialize SDK (auto-starts backend if needed)
chloros = ChlorosLocal()

# Check status
status = chloros.get_status()
print(f"Backend running: {status['running']}")

---

Referencia API

Clase ChlorosLocal

Clase principal para el procesamiento de imágenes locales Chloros.

Constructor

ChlorosLocal(
    api_url="http://localhost:5000",     # Backend URL
    auto_start_backend=True,             # Auto-start backend if not running
    backend_exe=None,                    # Backend path (auto-detected)
    timeout=30,                          # Request timeout (seconds)
    backend_startup_timeout=60           # Backend startup timeout
)

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
api_url	str	"http://localhost:5000"	URL del backend local Chloros
auto_start_backend	bool	True	Iniciar automáticamente el backend si es necesario
backend_exe	str	None (detección automática)	Ruta al ejecutable del backend
timeout	int	30	Tiempo de espera de la solicitud en segundos
backend_startup_timeout	int	60	Tiempo de espera para el inicio del backend (segundos)

Ejemplos:

# Default (auto-start backend)
chloros = ChlorosLocal()

# Connect to running backend
chloros = ChlorosLocal(auto_start_backend=False)

# Custom backend path
chloros = ChlorosLocal(backend_exe="C:/Custom/chloros-backend.exe")

# Custom timeout
chloros = ChlorosLocal(timeout=60)

---

Métodos

create_project(project_name, camera=None)

Crear un nuevo proyecto Chloros.

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
project_name	str	Sí	Nombre del proyecto
camera	str	No	Plantilla de cámara (por ejemplo, «Survey3N_RGN», «Survey3W_OCN»)

Devuelve: dict - Respuesta de creación del proyecto.Ejemplo:

# Basic project
chloros.create_project("DroneField_A")

# With camera template
chloros.create_project("DroneField_A", camera="Survey3N_RGN")

---

import_images(folder_path, recursive=False)

Importar imágenes desde una carpeta.

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
folder_path	str/Path	Sí	Ruta a la carpeta con imágenes
recursive	bool	No	Buscar subcarpetas (predeterminado: Falso)

Devuelve: dict: resultados de la importación con recuento de archivos.Ejemplo:

# Import from folder
chloros.import_images("C:\\DroneImages\\Flight001")

# Import recursively
chloros.import_images("C:\\DroneImages", recursive=True)

---

configure(**settings)

Configurar los ajustes de procesamiento.

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
debayer	str	«Alta calidad (más rápido)»	Método Debayer
vignette_correction	bool	True	Habilitar corrección de viñeta
reflectance_calibration	bool	True	Habilitar calibración de reflectancia
indices	lista	None	Índices de vegetación para calcular
export_format	str	«TIFF (16 bits)»	Formato de salida
ppk	bool	False	Habilitar correcciones PPK
custom_settings	dict	None	Ajustes personalizados avanzados

Formatos de exportación:

• "TIFF (16-bit)": recomendado para SIG/fotogrametría

• "TIFF (32-bit, Percent)": análisis científico

• "PNG (8-bit)": inspección visual

• "JPG (8-bit)": salida comprimida

**Índices disponibles:**NDVI, NDRE, GNDVI, OSAVI, CIG, EVI, SAVI, MSAVI, MTVI2 y más.Ejemplo:

# Basic configuration
chloros.configure(
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    indices=["NDVI", "NDRE"]
)

# Advanced configuration
chloros.configure(
    debayer="High Quality (Faster)",
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    ppk=True,
    export_format="TIFF (32-bit, Percent)",
    indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI", "OSAVI", "CIG"]
)

---

process(mode="parallel", wait=True, progress_callback=None)

Procesar las imágenes del proyecto.

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
mode	str	"parallel"	Modo de procesamiento: «paralelo» o «serie»
wait	bool	True	Esperar a que finalice
progress_callback	callable	None	Función de devolución de llamada de progreso (progreso, mensaje)
poll_interval	float	2.0	Intervalo de sondeo para el progreso (segundos)

Devuelve: dict - Resultados del procesamiento

Modo paralelo: Requiere la licencia Chloros+. Se adapta automáticamente a los núcleos de la CPU (hasta 16 trabajadores).

Ejemplo:

# Simple processing
results = chloros.process()

# With progress monitoring
def show_progress(progress, message):
    print(f"[{progress}%] {message}")

chloros.process(
    mode="parallel",
    progress_callback=show_progress,
    wait=True
)

# Fire-and-forget (non-blocking)
chloros.process(wait=False)

---

get_config()

Obtiene la configuración actual del proyecto.

Devuelve: dict: configuración actual del proyecto.Ejemplo:

config = chloros.get_config()
print(config['Project Settings'])

---

get_status()

Obtener información sobre el estado del backend.

Devuelve: dict - Estado del backend.Ejemplo:

status = chloros.get_status()
print(f"Running: {status['running']}")
print(f"URL: {status['url']}")

---

shutdown_backend()

Apaga el backend (si se ha iniciado con SDK).

Ejemplo:

chloros.shutdown_backend()

---

logout()

Borra las credenciales almacenadas en la caché del sistema local.

Descripción:

Cierra sesión de forma programada eliminando las credenciales de autenticación almacenadas en caché. Esto es útil para:

• Cambiar entre diferentes cuentas Chloros+.

• Borrar credenciales en entornos automatizados.

• Fines de seguridad (por ejemplo, eliminar credenciales antes de desinstalar).

Devuelve: dict: resultado de la operación de cierre de sesión.Ejemplo:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Initialize SDK
chloros = ChlorosLocal()

# Clear cached credentials
result = chloros.logout()
print(f"Logout successful: {result}")

# After logout, login required via GUI/CLI/Browser before next SDK use

Se requiere reautenticación: Después de llamar a logout(), debe volver a iniciar sesión a través de Chloros, Chloros (navegador) o Chloros CLI antes de utilizar SDK.

---

Funciones prácticas

process_folder(folder_path, **options)

Función práctica de una línea para procesar una carpeta.

Parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
folder_path	str/Path	Obligatorio	Ruta a la carpeta con imágenes
project_name	str	Generado automáticamente	Nombre del proyecto
camera	str	None	Plantilla de cámara
indices	list	["NDVI"]	Índices para calcular
vignette_correction	bool	True	Habilitar corrección de viñeta
reflectance_calibration	bool	True	Habilitar calibración de reflectancia
export_format	str	«TIFF (16 bits)»	Formato de salida
mode	str	"parallel"	Modo de procesamiento
progress_callback	callable	None	Retorno de llamada de progreso

Devuelve: dict - Resultados del procesamiento.Ejemplo:

from chloros_sdk import process_folder

# Simple one-liner
results = process_folder("C:\\DroneImages\\Flight001")

# With custom settings
results = process_folder(
    "C:\\DroneImages\\Flight001",
    project_name="Field_A_Survey",
    camera="Survey3N_RGN",
    indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI"],
    mode="parallel"
)

# With progress monitoring
def show_progress(progress, message):
    print(f"[{progress}%] {message}")

results = process_folder(
    "C:\\DroneImages\\Flight001",
    progress_callback=show_progress
)

---

Compatibilidad con el administrador de contexto

SDK es compatible con los administradores de contexto para la limpieza automática:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Auto-cleanup when done
with ChlorosLocal() as chloros:
    chloros.create_project("MyProject")
    chloros.import_images("C:\\Images")
    chloros.configure(indices=["NDVI"])
    chloros.process()
# Backend automatically shut down here

---

Ejemplos completos

Ejemplo 1: Procesamiento básico

Procesar una carpeta con la configuración predeterminada:

from chloros_sdk import process_folder

# Process with default settings
results = process_folder("C:\\Datasets\\Field_A_2025_01_15")

print(f"Processing complete: {results}")

---

Ejemplo 2: flujo de trabajo personalizado

Control total sobre el proceso de procesamiento:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Initialize SDK
chloros = ChlorosLocal()

# Create project with camera template
chloros.create_project("Research_Plot_A", camera="Survey3N_RGN")

# Import images
import_results = chloros.import_images("C:\\Research\\PlotA")
print(f"Imported {len(import_results.get('files', []))} images")

# Configure advanced settings
chloros.configure(
    debayer="High Quality (Faster)",
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    ppk=False,
    export_format="TIFF (16-bit)",
    indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI", "OSAVI"]
)

# Process with progress monitoring
def show_progress(progress, message):
    print(f"Progress: {progress}% - {message}")

chloros.process(
    mode="parallel",
    progress_callback=show_progress,
    wait=True
)

print("Processing complete!")

---

Ejemplo 3: procesamiento por lotes de varias carpetas

Procesar varios conjuntos de datos de vuelos:

from chloros_sdk import ChlorosLocal
from pathlib import Path

# Initialize SDK once
chloros = ChlorosLocal()

# List of flight folders
flights = [
    "C:\\Datasets\\Flight_001",
    "C:\\Datasets\\Flight_002",
    "C:\\Datasets\\Flight_003"
]

for flight_path in flights:
    flight_name = Path(flight_path).name
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"Processing: {flight_name}")
    print('='*60)
    
    try:
        # Create project
        chloros.create_project(flight_name, camera="Survey3N_RGN")
        
        # Import images
        chloros.import_images(flight_path)
        
        # Configure
        chloros.configure(
            vignette_correction=True,
            reflectance_calibration=True,
            indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI"]
        )
        
        # Process
        chloros.process(mode="parallel", wait=True)
        
        print(f"✓ {flight_name} completed successfully")
    
    except Exception as e:
        print(f"✗ {flight_name} failed: {e}")

print("\n" + "="*60)
print("All flights processed!")

---

Ejemplo 4: integración del proceso de investigación

Integración de Chloros con el análisis de datos:

from chloros_sdk import ChlorosLocal
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Initialize Chloros
chloros = ChlorosLocal()

# Field survey data
surveys = [
    {"name": "Plot_A", "folder": "C:\\Research\\PlotA", "biomass": 4500},
    {"name": "Plot_B", "folder": "C:\\Research\\PlotB", "biomass": 3800},
    {"name": "Plot_C", "folder": "C:\\Research\\PlotC", "biomass": 5200}
]

results = []

for survey in surveys:
    # Process with Chloros
    chloros.create_project(survey['name'])
    chloros.import_images(survey['folder'])
    chloros.configure(indices=["NDVI", "NDRE"])
    chloros.process(mode="parallel", wait=True)
    
    # Get results
    config = chloros.get_config()
    
    # Extract NDVI values (example - adjust based on your needs)
    # In real implementation, you would read the processed TIFF files
    
    results.append({
        'plot': survey['name'],
        'biomass': survey['biomass'],
        # Add your NDVI extraction here
    })

# Statistical analysis
df = pd.DataFrame(results)
print("\nResults:")
print(df)

# Create correlation plot
# plt.scatter(df['ndvi'], df['biomass'])
# plt.xlabel('NDVI')
# plt.ylabel('Biomass (kg/ha)')
# plt.title('NDVI vs Biomass Correlation')
# plt.show()

---

Ejemplo 5: Supervisión personalizada del progreso

Seguimiento avanzado del progreso con registro:

from chloros_sdk import ChlorosLocal
from datetime import datetime
import logging

# Setup logging
logging.basicConfig(
    filename=f'processing_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(message)s'
)

# Progress callback with logging
def log_progress(progress, message):
    log_msg = f"[{progress}%] {message}"
    logging.info(log_msg)
    print(log_msg)

# Process with logging
chloros = ChlorosLocal()
chloros.create_project("LoggedProcess")
chloros.import_images("C:\\DroneImages")
chloros.configure(indices=["NDVI", "NDRE"])

logging.info("Starting processing...")
chloros.process(
    mode="parallel",
    progress_callback=log_progress,
    wait=True
)
logging.info("Processing complete!")

---

Ejemplo 6: Gestión de errores

Gestión de errores robusta para uso en producción:

from chloros_sdk import ChlorosLocal
from chloros_sdk.exceptions import (
    ChlorosError,
    ChlorosBackendError,
    ChlorosLicenseError,
    ChlorosProcessingError
)

def process_safely(folder_path):
    """Process with comprehensive error handling"""
    try:
        with ChlorosLocal() as chloros:
            chloros.create_project("SafeProcess")
            chloros.import_images(folder_path)
            chloros.configure(indices=["NDVI"])
            chloros.process()
            
        return True, "Success"
    
    except ChlorosLicenseError as e:
        return False, f"License error: {e}. Upgrade to Chloros+ at cloud.mapir.camera/pricing"
    
    except ChlorosBackendError as e:
        return False, f"Backend error: {e}. Ensure Chloros Desktop is installed."
    
    except ChlorosProcessingError as e:
        return False, f"Processing error: {e}"
    
    except FileNotFoundError as e:
        return False, f"Folder not found: {e}"
    
    except ChlorosError as e:
        return False, f"Chloros error: {e}"
    
    except Exception as e:
        return False, f"Unexpected error: {e}"

# Use the safe function
success, message = process_safely("C:\\DroneImages\\Flight001")
if success:
    print(f"✓ {message}")
else:
    print(f"✗ {message}")

---

Ejemplo 7: Gestión de cuentas y cierre de sesión

Gestionar credenciales mediante programación:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

def switch_account():
    """Clear credentials to switch to a different account"""
    try:
        chloros = ChlorosLocal()
        
        # Clear current credentials
        result = chloros.logout()
        print("✓ Credentials cleared successfully")
        print("Please log in with new account via Chloros, Chloros (Browser), or CLI")
        
        return True
    
    except Exception as e:
        print(f"✗ Logout failed: {e}")
        return False

def secure_cleanup():
    """Remove credentials for security purposes"""
    try:
        chloros = ChlorosLocal()
        chloros.logout()
        print("✓ Credentials removed for security")
        
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Cleanup error: {e}")

# Switch accounts
if switch_account():
    print("\nRe-authenticate via Chloros GUI/CLI/Browser before next SDK use")

# Or perform secure cleanup
# secure_cleanup()

---

Ejemplo 8: Herramienta de línea de comandos

Cree una herramienta CLI personalizada con SDK:

#!/usr/bin/env python
"""
Custom Chloros CLI Tool
Process multiple folders from command line
"""

import sys
import argparse
from pathlib import Path
from chloros_sdk import process_folder

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Custom Chloros Processor')
    parser.add_argument('folders', nargs='+', help='Folders to process')
    parser.add_argument('--indices', nargs='+', default=['NDVI'],
                       help='Indices to calculate (default: NDVI)')
    parser.add_argument('--camera', default=None,
                       help='Camera template')
    parser.add_argument('--format', default='TIFF (16-bit)',
                       help='Export format')
    parser.add_argument('--logout', action='store_true',
                       help='Clear cached credentials before processing')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # Handle logout if requested
    if args.logout:
        from chloros_sdk import ChlorosLocal
        chloros = ChlorosLocal()
        chloros.logout()
        print("Credentials cleared. Please re-login via Chloros GUI/CLI/Browser.")
        return 0
    
    successful = []
    failed = []
    
    for folder in args.folders:
        folder_path = Path(folder)
        
        if not folder_path.exists():
            print(f"✗ Skipping {folder}: not found")
            failed.append(folder)
            continue
        
        print(f"\nProcessing: {folder_path.name}...")
        
        try:
            process_folder(
                folder_path,
                camera=args.camera,
                indices=args.indices,
                export_format=args.format
            )
            print(f"✓ {folder_path.name} complete")
            successful.append(folder)
        
        except Exception as e:
            print(f"✗ {folder_path.name} failed: {e}")
            failed.append(folder)
    
    # Summary
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"Summary: {len(successful)} successful, {len(failed)} failed")
    
    return 0 if not failed else 1

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())

Uso:

# Process multiple folders
python my_processor.py "C:\Flight001" "C:\Flight002" --indices NDVI NDRE GNDVI

# Clear cached credentials
python my_processor.py --logout

---

Gestión de excepciones

SDK proporciona clases de excepciones específicas para diferentes tipos de errores:

Jerarquía de excepciones

ChlorosError                    # Base exception
├── ChlorosBackendError        # Backend startup/connection issues
├── ChlorosLicenseError        # License validation issues
├── ChlorosConnectionError     # Network/connection failures
├── ChlorosProcessingError     # Image processing failures
├── ChlorosAuthenticationError # Authentication failures
└── ChlorosConfigurationError  # Configuration errors

Ejemplos de excepciones

from chloros_sdk import ChlorosLocal
from chloros_sdk.exceptions import *

try:
    chloros = ChlorosLocal()
    chloros.process()

except ChlorosLicenseError:
    print("Chloros+ license required. Upgrade at cloud.mapir.camera/pricing")

except ChlorosBackendError:
    print("Backend failed to start. Ensure Chloros Desktop is installed.")

except ChlorosProcessingError as e:
    print(f"Processing failed: {e}")

except ChlorosError as e:
    print(f"General Chloros error: {e}")

---

Temas avanzados

Configuración personalizada del backend

Utilice una ubicación o configuración de backend personalizada:

chloros = ChlorosLocal(
    backend_exe="C:\\Custom\\chloros-backend.exe",
    api_url="http://localhost:5001",  # Custom port
    timeout=60,                        # Longer timeout
    backend_startup_timeout=120        # 2 minutes startup
)

Procesamiento sin bloqueo

Inicie el procesamiento y continúe con otras tareas:

# Start processing (non-blocking)
chloros.process(wait=False)

# Do other work here...
print("Processing started in background...")

# Check status later
import time
while True:
    status = chloros.get_config()
    if status.get('processing_complete'):
        break
    time.sleep(5)

print("Processing complete!")

Gestión de la memoria

Para conjuntos de datos grandes, procese por lotes:

from pathlib import Path

base_folder = Path("C:\\LargeDataset")
batch_size = 100

# Get all image files
images = list(base_folder.glob("*.RAW"))

# Process in batches
for i in range(0, len(images), batch_size):
    batch = images[i:i+batch_size]
    batch_folder = base_folder / f"batch_{i//batch_size}"
    
    # Create batch folder and move images
    # ... (implementation details)
    
    # Process batch
    process_folder(batch_folder)

---

Solución de problemas

El backend no se inicia

Problema: SDK no inicia el backend.Soluciones:

1. Compruebe que Chloros Desktop está instalado:

import os
backend_path = r"C:\Program Files\MAPIR\Chloros\resources\backend\chloros-backend.exe"
print(f"Backend exists: {os.path.exists(backend_path)}")

1. Compruebe que Windows Firewall no lo está bloqueando.

2. Pruebe la ruta manual del backend:

chloros = ChlorosLocal(backend_exe="C:\\Path\\To\\chloros-backend.exe")

---

No se detecta la licenciaProblema: SDK advierte de que falta la licencia.Soluciones:

1. Abra Chloros, Chloros (navegador) o Chloros CLI e inicie sesión.

2. Compruebe que la licencia está almacenada en la caché:

from pathlib import Path
import os

# Check cache location (Windows)
cache_path = Path(os.getenv('APPDATA')) / 'Chloros' / 'cache'
print(f"Cache exists: {cache_path.exists()}")

1. Si tiene problemas con las credenciales, borre las credenciales almacenadas en la caché y vuelva a iniciar sesión:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Clear cached credentials
chloros = ChlorosLocal()
chloros.logout()

# Then login again via Chloros, Chloros (Browser), or Chloros CLI

1. Póngase en contacto con el servicio de asistencia: [e-mail]

---

Errores de importaciónProblema: ModuleNotFoundError: No module named 'chloros_sdk'Soluciones:

# Verify installation
pip show chloros-sdk

# Reinstall if needed
pip uninstall chloros-sdk
pip install chloros-sdk

# Check Python environment
python -c "import sys; print(sys.path)"

---

Tiempo de espera de procesamientoProblema: Se agota el tiempo de espera de procesamiento.Soluciones:

1. Aumente el tiempo de espera:

chloros = ChlorosLocal(timeout=120)  # 2 minutes

1. Procesar lotes más pequeños

2. Comprobar el espacio disponible en disco

3. Supervisar los recursos del sistema

---

Puerto ya en usoProblema: Puerto 5000 del backend ocupadoSoluciones:

# Use different port
chloros = ChlorosLocal(api_url="http://localhost:5001")

O buscar y cerrar el proceso conflictivo:

# PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 5000

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Consejos de rendimiento

Optimizar la velocidad de procesamiento

1. Utilizar el modo paralelo (requiere Chloros+)

chloros.process(mode="parallel")  # Up to 16 workers

1. Reduzca la resolución de salida (si es aceptable)

chloros.configure(export_format="PNG (8-bit)")  # Faster than TIFF

1. Desactive los índices innecesarios

# Only calculate needed indices
chloros.configure(indices=["NDVI"])  # Not all indices

1. Procese en SSD (no en HDD)***

Optimización de la memoria

Para conjuntos de datos grandes:

# Process in batches instead of all at once
# See "Memory Management" in Advanced Topics

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Procesamiento en segundo plano

Liberar Python para otras tareas:

chloros.process(wait=False)  # Non-blocking

# Continue with other work
# ...

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Ejemplos de integración

Integración con Django

# views.py
from django.http import JsonResponse
from chloros_sdk import process_folder

def process_images_view(request):
    if request.method == 'POST':
        folder_path = request.POST.get('folder_path')
        
        try:
            results = process_folder(folder_path)
            return JsonResponse({'success': True, 'results': results})
        except Exception as e:
            return JsonResponse({'success': False, 'error': str(e)})

Flask API

# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from chloros_sdk import process_folder

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/process', methods=['POST'])
def process():
    data = request.get_json()
    folder_path = data.get('folder_path')
    
    try:
        results = process_folder(folder_path)
        return jsonify({'success': True, 'results': results})
    except Exception as e:
        return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Jupyter Notebook

# notebook.ipynb
from chloros_sdk import ChlorosLocal
import matplotlib.pyplot as plt

# Initialize
chloros = ChlorosLocal()

# Process
chloros.create_project("JupyterTest")
chloros.import_images("C:\\Data")
chloros.configure(indices=["NDVI"])

# Progress in notebook
from IPython.display import clear_output

def notebook_progress(progress, message):
    clear_output(wait=True)
    print(f"Progress: {progress}%")
    print(message)

chloros.process(progress_callback=notebook_progress)

# Visualize results
# ... (your visualization code)

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Preguntas frecuentes

P: ¿SDK requiere conexión a Internet?

R: Solo para la activación inicial de la licencia. Después de iniciar sesión a través de Chloros, Chloros (navegador) o Chloros CLI, la licencia se almacena en la caché local y funciona sin conexión durante 30 días.***

P: ¿Puedo utilizar SDK en un servidor sin GUI?R: ¡Sí! Requisitos:

• Windows Server 2016 o posterior

• Chloros instalado (una sola vez)

• Licencia activada en cualquier máquina (licencia almacenada en caché copiada al servidor)

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P: ¿Cuál es la diferencia entre Desktop, CLI y SDK?

Característica	GUI de escritorio	CLI Línea de comandos	Python SDK
Interfaz	Puntar y hacer clic	Comando	Python API
Ideal para	Trabajo visual	Scripting	Integración
Automatización	Limitada	Buena	Excelente
Flexibilidad	Básica	Buena	Máxima
Licencia	Chloros+	Chloros+	Chloros+

P: ¿Puedo distribuir aplicaciones creadas con SDK?R: El código SDK se puede integrar en sus aplicaciones, pero:

• Los usuarios finales necesitan tener instalado Chloros.

• Los usuarios finales necesitan tener licencias Chloros+ activas.

• La distribución comercial requiere una licencia OEM.

Póngase en contacto con [e-mail] para consultas sobre OEM.

---

P: ¿Cómo actualizo SDK?

pip install --upgrade chloros-sdk

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P: ¿Dónde se guardan las imágenes procesadas?

De forma predeterminada, en la ruta del proyecto:

Project_Path/
└── MyProject/
    └── Survey3N_RGN/          # Processed outputs

---

P: ¿Puedo procesar imágenes desde scripts Python que se ejecutan según lo programado?R: ¡Sí! Utilice el Programador de tareas Windows con scripts Python:

# scheduled_processing.py
from chloros_sdk import process_folder

# Process today's flights
results = process_folder("C:\\Flights\\Today")

Programe a través del Programador de tareas para que se ejecute diariamente.

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P: ¿SDK es compatible con async/await?R: La versión actual es sincrónica. Para un comportamiento asíncrono, utilice wait=False o ejecute en un subproceso separado:

import threading

def process_thread():
    chloros.process()

thread = threading.Thread(target=process_thread)
thread.start()

# Continue with other work...

---

P: ¿Cómo puedo cambiar entre diferentes cuentas Chloros+?R: Utilice el método logout() para borrar las credenciales almacenadas en la caché y, a continuación, vuelva a iniciar sesión con la nueva cuenta:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

# Clear current credentials
chloros = ChlorosLocal()
chloros.logout()

# Re-login via Chloros, Chloros (Browser), or Chloros CLI with new account

Después de cerrar la sesión, autentíquese con la nueva cuenta a través de la GUI, el navegador o CLI antes de volver a utilizar SDK.

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Obtener ayuda

Documentación

• Referencia API: esta página

Canales de asistencia

• Correo electrónico: [e-mail]

• Sitio web: https://www.mapir.camera/community/contact

• Precios: https://cloud.mapir.camera/pricing

Código de ejemplo

Todos los ejemplos que se incluyen aquí se han probado y están listos para su uso en producción. Cópielos y adáptelos a su caso de uso.

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SDK requiere una suscripción activa a Chloros+. Se prohíbe el uso, la distribución o la modificación no autorizados.