CLI: Línea de comandos

**Chloros CLI** proporciona un potente acceso por línea de comandos al motor de procesamiento de imágenes Chloros, lo que permite la automatización, la creación de scripts y el funcionamiento sin interfaz gráfica para sus flujos de trabajo de imágenes.

Características principales

• 🚀 Automatización: procesamiento por lotes mediante scripts de múltiples conjuntos de datos

• 🔗 Integración: se integra en flujos de trabajo y procesos existentes

• 💻 Funcionamiento sin interfaz gráfica: se ejecuta sin GUI

• 🌍 Multilingüe: compatible con 38 idiomas

• ⚡ Procesamiento paralelo: se adapta dinámicamente a su CPU (hasta 16 trabajadores paralelos).

Requisitos

Requisito	Detalles
Sistema operativo	Windows 10/11 (64 bits)
Licencia	Chloros+ (se requiere plan de pago)
Memoria	8 GB de RAM como mínimo (se recomiendan 16 GB)
Internet	Necesario para la activación de la licencia
Espacio en disco	Varía según el tamaño del proyecto

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

Inicio rápido

Instalación

El CLI se incluye automáticamente con el instalador Chloros:

1. Descargue y ejecute Chloros Installer.exe.

2. Complete el asistente de instalación.

3. CLI instalado en: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

El instalador añade automáticamente chloros-cli a la ruta PATH de su sistema. Reinicie su terminal después de la instalación.

Configuración inicial

Antes de utilizar CLI, active su licencia 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"

Uso básico

Procese una carpeta con la configuración predeterminada:

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

---

Referencia de comandos

Sintaxis general

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

---

Comandos

process: procesar imágenes

Procesa imágenes en una carpeta con calibración.

Sintaxis:

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

Ejemplo:

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

Opciones del comando de procesamiento

Opción	Tipo	Predeterminado	Descripción
<input-folder>	Ruta	Requerido	Carpeta que contiene imágenes multiespectrales RAW/JPG
-o, --output	Ruta	Igual que la entrada	Carpeta de salida para las imágenes procesadas
-n, --project-name	Cadena	Generado automáticamente	Nombre del proyecto personalizado
--vignette	Indicador	Habilitado	Habilitar corrección de viñeta
--no-vignette	Indicador	-	Deshabilitar corrección de viñeta
--reflectance	Indicador	Habilitado	Habilitar calibración de reflectancia
--no-reflectance	Indicador	-	Deshabilitar calibración de reflectancia
--ppk	Indicador	Desactivado	Aplicar correcciones PPK a partir de datos del sensor de luz .daq
--format	Opción	TIFF (16 bits)	Formato de salida: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Entero	Automático	Tamaño mínimo del objetivo en píxeles para la detección del panel de calibración
--target-clustering	Entero	Automático	Umbral de agrupación de objetivos (0-100)
--exposure-pin-1	Cadena	Ninguno	Bloquear exposición para modelo de cámara (Pin 1)
--exposure-pin-2	Cadena	Ninguno	Bloquear exposición para modelo de cámara (Pin 2)
--recal-interval	Entero	Automático	Intervalo de recalibración en segundos
--timezone-offset	Entero	0	Desfase horario en horas

---

login - Autenticar cuenta

Inicie sesión con sus credenciales Chloros+ para habilitar el procesamiento CLI.

Sintaxis:

chloros-cli login <email> <password>

Ejemplo:

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

Caracteres especiales: utilice comillas simples alrededor de las contraseñas que contengan caracteres como $, ! o espacios.

Resultado:

***

logout - Borrar credenciales

Borra las credenciales almacenadas y cierra la sesión de tu cuenta.

Sintaxis:

chloros-cli logout

Ejemplo:

chloros-cli logout

Salida:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Usuarios de SDK: Python SDK también proporciona un método programático logout() para borrar credenciales dentro de scripts Python. Consulte la documentación de Python SDK para obtener más detalles.

---

status: comprobar el estado de la licencia

Muestra el estado actual de la licencia y la autenticación.

Sintaxis:

chloros-cli status

Ejemplo:

chloros-cli status

Salida:

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

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

---

export-status: comprobar el progreso de la exportación.

Supervisa el progreso de la exportación del subproceso 4 durante o después del procesamiento.

Sintaxis:

chloros-cli export-status

Ejemplo:

chloros-cli export-status

Caso de uso: Llame a este comando mientras se ejecuta el procesamiento para comprobar el progreso de la exportación.***

language: gestionar el idioma de la interfaz

Ver o cambiar el idioma de la interfaz CLI.

Sintaxis:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Ejemplos:

# 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

Idiomas compatibles (38 en total)

Código	Idioma	Nombre nativo
en	Inglés	English
es	Español	Español
pt	Portugués	Português
fr	Francés	Français
de	Alemán	Deutsch
it	Italiano	Italiano
ja	Japonés	日本語
ko	Coreano	한국어
zh	Chino (simplificado)	简体中文
zh-TW	Chino (tradicional)	繁體中文
ru	Ruso	Русский
nl	Neerlandés	Nederlands
ar	Árabe	العربية
pl	Polaco	Polski
tr	Turco	Türkçe
hi	Hindi	हिंदी
id	Indonesio	Bahasa Indonesia
vi	Vietnamita	Tiếng Việt
th	Tailandés	ไทย
sv	Sueco	Svenska
da	Danés	Dansk
no	Noruego	Norsk
fi	Finlandés	Suomi
el	Griego	Ελληνικά
cs	Checo	Čeština
hu	Húngaro	Magyar
ro	Rumano	Română
uk	Ucraniano	Українська
pt-BR	Portugués brasileño	Português Brasileiro
zh-HK	Cantonés	粵語
ms	Malayo	Bahasa Melayu
sk	Eslovaco	Slovenčina
bg	Búlgaro	Български
hr	Croata	Hrvatski
lt	Lituano	Lietuvių
lv	Letón	Latviešu
et	Estonio	Eesti
sl	Esloveno	Slovenščina

Persistencia automática: Su preferencia de idioma se guarda en ~/.chloros/cli_language.json y se mantiene en todas las sesiones.

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set-project-folder: establecer la carpeta predeterminada del proyecto.

Cambia la ubicación predeterminada de la carpeta del proyecto (compartida con la GUI).

Sintaxis:

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

Ejemplo:

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

---

get-project-folder: mostrar carpeta del proyecto

Muestra la ubicación predeterminada actual de la carpeta del proyecto.

Sintaxis:

chloros-cli get-project-folder

Ejemplo:

chloros-cli get-project-folder

Salida:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

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reset-project-folder: restablecer a los valores predeterminados

Restablece la carpeta del proyecto a la ubicación predeterminada.

Sintaxis:

chloros-cli reset-project-folder

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Opciones globales

Estas opciones se aplican a todos los comandos:

Opción	Tipo	Predeterminado	Descripción
--backend-exe	Ruta	Detectada automáticamente	Ruta al ejecutable del backend
--port	Entero	5000	Número de puerto del backend API
--restart	Indicador	-	Forzar reinicio del backend (elimina los procesos existentes)
--version	Indicador	-	Mostrar información de la versión y salir
--help	Indicador	-	Mostrar información de ayuda y salir

Ejemplo con opciones globales:

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

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Guía de configuración del procesamiento

Procesamiento paralelo

Chloros+ CLI escala automáticamenteel procesamiento paralelo para adaptarse a las capacidades de su ordenador:Cómo funciona:

• Detecta los núcleos de la CPU y la RAM.

• Asigna trabajadores: 2× núcleos de CPU (utiliza hiperprocesamiento).

• Máximo: 16 trabajadores paralelos (para mayor estabilidad).Niveles del sistema:

Tipo de sistema	CPU	RAM	Trabajadores	Rendimiento
Gama alta	16+ núcleos	32+ GB	Hasta 16	Velocidad máxima
Gama media	8-15 núcleos	16-31 GB	8-16	Excelente velocidad
Gama baja	4-7 núcleos	8-15 GB	4-8	Buena velocidad

Optimización automática: El CLI detecta automáticamente las especificaciones de su sistema y configura el procesamiento paralelo óptimo. ¡No es necesaria ninguna configuración manual!

Métodos de debayer

El CLI utiliza Alta calidad (más rápido) como algoritmo de debayer predeterminado y recomendado:

Método	Calidad	Velocidad	Descripción
Alta calidad (más rápido) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Algoritmo sensible a los bordes (predeterminado, recomendado)

Corrección de viñeta

Qué hace: corrige la pérdida de luz en los bordes de la imagen (esquinas más oscuras comunes en las imágenes de cámara).

• Habilitado de forma predeterminada: la mayoría de los usuarios deben mantener esta opción habilitada.

• Utilice --no-vignette para deshabilitarla.

Recomendación: active siempre la corrección de viñeta para garantizar un brillo uniforme en todo el fotograma.

Calibración de reflectancia

Convierte los valores brutos del sensor en porcentajes de reflectancia estandarizados utilizando paneles de calibración.

• Habilitado de forma predeterminada: esencial para el análisis de la vegetación.

• Requiere paneles de calibración en las imágenes.

• Utilice --no-reflectance para deshabilitarlo.

Requisitos: Asegúrese de que los paneles de calibración estén correctamente expuestos y visibles en sus imágenes para una conversión precisa de la reflectancia.

Correcciones PPK

Qué hace: Aplica correcciones cinemáticas posprocesadas utilizando datos de registro DAQ-A-SD para mejorar la precisión del GPS.

• Desactivado por defecto

• Utilice --ppk para activarlo

• Requiere archivos .daq en la carpeta del proyecto del sensor de luz DAQ-A-SD MAPIR.

Formatos de salida

Formato	Profundidad de bits	Tamaño del archivo	Ideal para
TIFF (16 bits) ⭐	Entero de 16 bits	Grande	Análisis GIS, fotogrametría (recomendado)
TIFF (32 bits, porcentaje)	Floating point de 32 bits	Muy grande	Análisis científico, investigación
PNG (8 bits)	Entero de 8 bits	Medio	Inspección visual, intercambio web
JPG (8 bits)	Entero de 8 bits	Pequeño	Vista previa rápida, salida comprimida

***

Automatización y secuencias de comandos

Procesamiento por lotes de PowerShell

Procese automáticamente varias carpetas de conjuntos de datos:

# 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 Secuencia de comandos por lotes

Bucle simple para el procesamiento por lotes:

@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 Script de automatización

Automatización avanzada con gestión de errores:

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()

---

Flujo de trabajo de procesamiento

Flujo de trabajo estándar

1. Entrada: Carpeta que contiene pares de imágenes RAW/JPG

2. Detección: CLI busca automáticamente los archivos de imagen compatibles

3. Procesamiento: El modo paralelo se adapta a los núcleos de su CPU (Chloros+)

4. Salida: Crea subcarpetas por modelo de cámara con las imágenes procesadas

Ejemplo de estructura de salida

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
    └── ...

Estimaciones del tiempo de procesamiento

Tiempos de procesamiento típicos para 100 imágenes (12 MP cada una):

Modo	Tiempo	Hardware
Modo paralelo	5-10 min	i7/Ryzen 7, 16 GB de RAM, SSD (hasta 16 trabajadores)
Modo paralelo	10-15 min	i5/Ryzen 5, 8 GB de RAM, HDD (hasta 8 trabajadores)

Consejo de rendimiento: El tiempo de procesamiento varía en función del número de imágenes, la resolución y las especificaciones del ordenador.

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Solución de problemas

CLI No encontrado

Error:

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

Soluciones:

1. Verifique la ubicación de la instalación:

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

1. Utilice la ruta completa si no está en PATH:

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

1. Añádalo a PATH manualmente:

   • Abra Propiedades del sistema → Variables de entorno.

   • Edite la variable PATH.

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

   • Reinicie el terminal.

---

Error al iniciar el backend.Error:

Backend failed to start within 30 seconds

Soluciones:

1. Compruebe si el backend ya se está ejecutando (ciérrelo primero).

2. Compruebe que el cortafuegos Windows no lo está bloqueando.

3. Pruebe con un puerto diferente:

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

1. Forzar el reinicio del backend:

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

---

Problemas de licencia/autenticaciónError:

Chloros+ license required for CLI access

Soluciones:

1. Compruebe que tiene una suscripción activa a Chloros+.

2. Inicie sesión con sus credenciales:

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

1. Compruebe el estado de la licencia:

chloros-cli status

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

---

No se han encontrado imágenes.Error:

No images found in the specified folder

Soluciones:

1. Compruebe que la carpeta contiene formatos compatibles (.RAW, .TIF, .JPG).

2. Compruebe que la ruta de la carpeta es correcta (utilice comillas para las rutas con espacios).

3. Asegúrese de que tiene permisos de lectura para la carpeta.

4. Compruebe que las extensiones de los archivos son correctas.

---

El procesamiento se detiene o se cuelga.Soluciones:

1. Compruebe el espacio disponible en el disco (asegúrese de que hay suficiente para la salida).

2. Cierre otras aplicaciones para liberar memoria.

3. Reduzca el número de imágenes (procese por lotes).

---

Puerto ya en uso.Error:

Port 5000 is already in use

Solución:

Especifique un puerto diferente:

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

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Preguntas frecuentes

P: ¿Necesito una licencia para el CLI?

R:¡Sí! El CLI requiere unalicencia Chloros+ de pago.

• ❌ Plan estándar (gratuito): CLI desactivado

• ✅ Planes Chloros+ (de pago): CLI totalmente habilitado

Suscríbase en: https://cloud.mapir.camera/pricing

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P: ¿Puedo utilizar CLI en un servidor sin GUI?R: ¡Sí! CLI funciona completamente sin interfaz gráfica. Requisitos:

• Windows Server 2016 o posterior

• Visual C++ Redistributable instalado

• RAM suficiente (mínimo 8 GB, recomendado 16 GB)

• Activación única de la licencia GUI en cualquier máquina

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P: ¿Dónde se guardan las imágenes procesadas?R:Por defecto, las imágenes procesadas se guardan en lamisma carpeta que la entrada en subcarpetas del modelo de cámara (por ejemplo, Survey3N_RGN/).

Utilice la opción -o para especificar una carpeta de salida diferente:

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

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P: ¿Puedo procesar varias carpetas a la vez?R: No directamente con un solo comando, pero puede utilizar scripts para procesar carpetas de forma secuencial. Consulte la sección Automatización y scripts.***

P: ¿Cómo guardo la salida de CLI en un archivo de registro?PowerShell:

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

Lote:

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

---

P: ¿Qué ocurre si pulso Ctrl+C durante el procesamiento?R: CLI hará lo siguiente:

1. Detendrá el procesamiento de forma ordenada.

2. Apagará el backend.

3. Saldrá con el código 130.

Es posible que queden imágenes parcialmente procesadas en la carpeta de salida.

---

P: ¿Puedo automatizar el procesamiento de CLI?R: ¡Por supuesto! CLI está diseñado para la automatización. Consulte Automatización y secuencias de comandos para ver ejemplos de PowerShell, Batch y Python.***

P: ¿Cómo puedo comprobar la versión de CLI?R:

chloros-cli --version

Salida:

Chloros CLI 1.0.2

---

Obtener ayuda

Ayuda de la línea de comandos

Vea la información de ayuda directamente en CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Canales de asistencia

• Correo electrónico: [e-mail]

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

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

Ejemplos completos

Ejemplo 1: Procesamiento básico

Procesamiento con la configuración predeterminada (viñeta, reflectancia):

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

---

Ejemplo 2: Resultado científico de alta calidad

32 bits flotantes TIFF:

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

---

Ejemplo 3: Procesamiento rápido de vista previa

8 bits PNG sin calibración para una revisión rápida:

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

---

Ejemplo 4: Procesamiento corregido con PPK

Aplicar correcciones PPK con reflectancia:

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

---

Ejemplo 5: Ubicación de salida personalizada

Procesar en una unidad diferente con un formato específico:

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

---

Ejemplo 6: Flujo de trabajo de autenticación

Flujo de autenticación completo:

# 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

---

Ejemplo 7: Uso multilingüe

Cambiar el idioma de la interfaz:

# 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