CLI : Ligne de commande

**Chloros CLI** offre un accès puissant en ligne de commande au moteur de traitement d'images Chloros, permettant l'automatisation, la création de scripts et le fonctionnement sans interface graphique pour vos workflows d'imagerie.

Principales fonctionnalités

• 🚀 Automatisation - Traitement par lots via des scripts de plusieurs ensembles de données

• 🔗 Intégration - Intégration dans les workflows et pipelines existants

• 💻 Fonctionnement sans interface graphique - Exécution sans interface graphique

• 🌍 Multilingue - Prise en charge de 38 langues

• ⚡ Traitement parallèle - Adaptation dynamique des ressources de calcul optimise automatiquement en fonction de votre matériel

Configuration requise

Exigence	Détails
Système d'exploitation	Windows 10/11 (64 bits), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Licence	Chloros+ (formule payante requise)
Mémoire	8 Go de RAM minimum (16 Go recommandés)
Internet	Requis pour l'activation de la licence
Espace disque	Varie en fonction de la taille du projet

Conditions de licence : CLI nécessite un abonnement payant Chloros+. Les formules Standard (gratuites) ne donnent pas accès à CLI. Rendez-vous sur https://cloud.mapir.camera/pricing pour passer à un abonnement supérieur.

Démarrage rapide

Installation

Windows

Le CLI est automatiquement inclus dans le programme d'installation Chloros :

1. Téléchargez et exécutez Chloros Installer.exe

2. Suivez les étapes de l'assistant d'installation

3. CLI est installé dans : C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Le programme d'installation ajoute automatiquement chloros-cli au PATH de votre système. Redémarrez votre terminal après l'installation.

Linux

Installez le paquet .deb correspondant à votre architecture :

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

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

Pour une configuration détaillée de Linux, consultez Installation de Linux.

Première configuration

Avant d'utiliser CLI, activez votre licence 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

Utilisation de base

Traiter un dossier avec les paramètres par défaut :

Windows :

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

Linux :

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Référence des commandes

Syntaxe générale

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

---

Commandes

process - Traiter les images

Traite les images d'un dossier avec étalonnage.

Syntaxe :

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

Exemples :

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

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

Options de la commande de traitement

Option	Type	Par défaut	Description
<input-folder>	Chemin	Obligatoire	Dossier contenant les images multispectrales RAW/JPG
-o, --output	Chemin	Identique à l'entrée	Dossier de sortie pour les images traitées
-n, --project-name	Chaîne	Généré automatiquement	Nom de projet personnalisé
--vignette	Indicateur	Activé	Activer la correction du vignettage
--no-vignette	Indicateur	-	Désactiver la correction du vignettage
--reflectance	Indicateur	Activé	Activer l'étalonnage de la réflectance
--no-reflectance	Indicateur	-	Désactiver l'étalonnage de la réflectance
--ppk	Indicateur	Désactivé	Appliquer les corrections PPK à partir des données du capteur de lumière .daq
--format	Choix	TIFF (16 bits)	Format de sortie : TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Entier	Auto	Taille minimale de la cible en pixels pour la détection du panneau d'étalonnage
--target-clustering	Entier	Auto	Seuil de regroupement des cibles (0-100)
--debayer	Choix	standard	Méthode de débayérisation : standard ou texture-aware (Chloros+ uniquement)
--target, --targets	Indicateur	Désactivé	Rechercher uniquement les cibles d'étalonnage dans un sous-dossier « target » ou « targets » (accélère le traitement)
--indices	Liste	Aucun	Indices de végétation à calculer (par ex., --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Chaîne	Aucun	Verrouiller l'exposition pour le modèle de caméra (broche 1)
--exposure-pin-2	Chaîne	Aucun	Verrouiller l'exposition pour le modèle de caméra (broche 2)
--recal-interval	Entier	Auto	Intervalle de recalibrage en secondes
--timezone-offset	Entier	0	Décalage horaire en heures

---

login - Authentification du compte

Connectez-vous avec vos identifiants Chloros+ pour activer le traitement CLI.

Syntaxe :

chloros-cli login <email> <password>

Exemple :

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

Caractères spéciaux : Utilisez des guillemets simples pour encadrer les mots de passe contenant des caractères tels que $, ! ou des espaces.

Résultat :

***

logout - Effacer les identifiants

Effacez les identifiants enregistrés et déconnectez-vous de votre compte.

Syntaxe :

chloros-cli logout

Exemple :

chloros-cli logout

Résultat :

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Utilisateurs de SDK : Python SDK fournit également une méthode programmatique logout() permettant d'effacer les identifiants dans les scripts Python. Consultez la documentation Python SDK pour plus de détails.

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status - Vérifier l'état de la licence

Affiche l'état actuel de la licence et de l'authentification.

Syntaxe :

chloros-cli status

Exemple :

chloros-cli status

Résultat :

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

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

---

export-status - Vérifier la progression de l'exportation

Surveiller la progression de l'exportation du thread 4 pendant ou après le traitement.

Syntaxe :

chloros-cli export-status

Exemple :

chloros-cli export-status

Cas d'utilisation : Appelez cette commande pendant l'exécution du traitement pour vérifier la progression de l'exportation.***

language - Gérer la langue de l'interface

Affichez ou modifiez la langue de l'interface CLI.

Syntaxe :

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Exemples :

# 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

Langues prises en charge (38 au total)

Code	Langue	Nom d'origine
en	Anglais	English
es	Espagnol	Español
pt	Portugais	Português
fr	Français	Français
de	Allemand	Deutsch
it	Italien	Italiano
ja	Japonais	日本語
ko	Coréen	한국어
zh	Chinois (simplifié)	简体中文
zh-TW	Chinois (traditionnel)	繁體中文
ru	Russe	Русский
nl	Néerlandais	Nederlands
ar	Arabe	العربية
pl	Polonais	Polski
tr	Turc	Türkçe
hi	Hindi	हिंदी
id	Indonésien	Bahasa Indonesia
vi	Vietnamien	Tiếng Việt
th	Thaï	ไทย
sv	Suédois	Svenska
da	Danois	Dansk
no	Norvégien	Norsk
fi	Finnois	Suomi
el	Grec	Ελληνικά
cs	Tchèque	Čeština
hu	Hongrois	Magyar
ro	Roumain	Română
uk	Ukrainien	Українська
pt-BR	Portugais brésilien	Português Brasileiro
zh-HK	Cantonais	粵語
ms	Malais	Bahasa Melayu
sk	Slovaque	Slovenčina
bg	Bulgare	Български
hr	Croate	Hrvatski
lt	Lituanien	Lietuvių
lv	Letton	Latviešu
et	Estonien	Eesti
sl	Slovène	Slovenščina

Persistance automatique : votre préférence linguistique est enregistrée dans ~/.chloros/cli_language.json et est conservée d'une session à l'autre.

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set-project-folder - Définir le dossier de projet par défaut

Modifie l'emplacement du dossier de projet par défaut (partagé avec l'interface graphique dans Windows).

Syntaxe :

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

Exemples :

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

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

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get-project-folder - Afficher le dossier de projet

Affiche l'emplacement actuel du dossier de projet par défaut.

Syntaxe :

chloros-cli get-project-folder

Exemple :

chloros-cli get-project-folder

Résultat :

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

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

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reset-project-folder - Réinitialiser aux paramètres par défaut

Réinitialise le dossier de projet à son emplacement par défaut.

Syntaxe :

chloros-cli reset-project-folder

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selftest - Exécuter les diagnostics système

Exécute 7 vérifications de diagnostic pour vérifier la configuration de votre système.

Syntaxe :

chloros-cli selftest

Diagnostics effectués :

1. Vérification de la version

2. Disponibilité du port (5000)

3. Démarrage du backend

4. Test de connectivité API

5. Informations système et détection du GPU

6. Vérification des modèles de débruitage

7. Vérification de la disponibilité de CUDA

Utile pour le dépannage : exécutez selftest après l'installation pour vérifier que votre système est correctement configuré, en particulier sur Linux/Jetson où la configuration du GPU et de CUDA peut nécessiter une vérification.

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update - Recherche de mises à jour (Linux uniquement)

Recherche et installation des mises à jour CLI sur les systèmes Linux.

Syntaxe :

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

Option	Description
--check	Rechercher uniquement les mises à jour, ne pas les installer

Cette commande est disponible uniquement sur Linux. Sur Windows, les mises à jour sont fournies via le programme d'installation.

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Options globales

Ces options s'appliquent à toutes les commandes :

Option	Type	Par défaut	Description
--backend-exe	Chemin	Détecté automatiquement	Chemin vers l'exécutable du backend
--port	Entier	5000	Numéro de port du backend API
--restart	Indicateur	-	Forcer le redémarrage du backend (tue les processus existants)
--version	Indicateur	-	Afficher les informations de version et quitter
--help	Indicateur	-	Afficher les informations d'aide et quitter

Détection automatique du backend : le chemin --backend-exe est détecté automatiquement selon la plateforme :

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

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

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

Exemple avec options globales :

Windows :

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

Linux :

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

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Guide des paramètres de traitement

Traitement parallèle et adaptation dynamique du calcul

Chloros 1.1.0 inclut l'adaptation dynamique du calcul — le moteur de traitement détecte automatiquement votre matériel et sélectionne la stratégie optimale :

Plateforme	Stratégie	Workers	Pipeline	Remarques
Jetson Nano 8 Go	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Économique en mémoire, sérialisé
Jetson Orin NX 16 Go	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Traitement GPU simultané
Ordinateur de bureau avec GPU 8 Go	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Bonnes performances de bureau
Ordinateur de bureau avec GPU de 12 Go ou plus	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Performances optimales sur ordinateur de bureau
Système avec processeur uniquement	CPU_PARALLEL	cœurs - 1	cpu_fallback	Aucun GPU requis

Aucune configuration manuelle requise ! Chloros détecte automatiquement votre CPU, votre GPU, votre RAM et (sur Jetson) vos capteurs thermiques, puis configure automatiquement le pipeline de traitement optimal.

Méthodes de débayage

Méthode	Indicateur CLI	Qualité	Vitesse	Licence
Standard (Rapide, qualité moyenne)	--debayer standard	Bonne	Rapide	Gratuit / Chloros+
Sensible à la texture (lent, qualité optimale)	--debayer texture-aware	Optimale	Lent	Chloros+ uniquement

La méthode de débayérisation par défaut est Standard. La méthodeTexture Aware utilise un modèle de débruitage IA/ML pour un résultat de la plus haute qualité, mais nécessite une licence Chloros+ et un GPU NVIDIA.

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

Correction du vignettage

Fonction : Corrige la perte de luminosité sur les bords de l'image (coins plus sombres fréquents dans les images prises par une caméra).

• Activé par défaut - La plupart des utilisateurs devraient laisser cette option activée

• Utilisez --no-vignette pour la désactiver

Recommandation : Activez toujours la correction de vignettage pour garantir une luminosité uniforme sur l'ensemble du cadre.

Calibrage de la réflectance

Convertit les valeurs brutes du capteur en pourcentages de réflectance normalisés à l'aide de panneaux de calibrage.

• Activé par défaut - Indispensable pour l'analyse de la végétation

• Nécessite la présence de panneaux de calibrage dans les images

• Utilisez --no-reflectance pour désactiver

Conditions requises : assurez-vous que les panneaux d'étalonnage sont correctement exposés et visibles dans vos images pour une conversion précise de la réflectance.

Corrections PPK

Fonction : Applique des corrections cinématiques post-traitement à l'aide des données de journal DAQ-A-SD pour améliorer la précision du GPS.

• Désactivé par défaut

• Utilisez --ppk pour l'activer

• Nécessite des fichiers .daq dans le dossier du projet provenant du capteur de lumière DAQ-A-SD MAPIR.

Formats de sortie

Format	Profondeur de bits	Taille du fichier	Idéal pour
TIFF (16 bits) ⭐	Entier 16 bits	Grand	Analyse SIG, photogrammétrie (recommandé)
TIFF (32 bits, pourcentage)	Nombre à virgule flottante 32 bits	Très grand	Analyse scientifique, recherche
PNG (8 bits)	Entier 8 bits	Moyen	Inspection visuelle, partage sur le Web
JPG (8 bits)	Entier 8 bits	Petit	Aperçu rapide, sortie compressée

***

Automatisation et scripts

Traitement par lots PowerShell (Windows)

Traitez automatiquement plusieurs dossiers de jeux de données sur 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

Script par lots Windows (Windows)

Boucle simple pour le traitement par lots sur 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

Traitement par lots Bash (Linux)

Traiter plusieurs dossiers de jeux de données sur 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!"

Script d'automatisation Python (multiplateforme)

Automatisation avancée avec gestion des erreurs (fonctionne sur Windows et 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()

---

Flux de traitement

Flux de travail standard

1. Entrée : dossier contenant des paires d'images RAW/JPG

2. Détection : CLI recherche automatiquement les fichiers image pris en charge

3. Traitement : le mode parallèle s'adapte au nombre de cœurs de votre processeur (Chloros+)

4. Sortie : Crée des sous-dossiers par modèle d'appareil photo contenant les images traitées

Exemple de structure de sortie

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
    └── ...

Estimations du temps de traitement

Temps de traitement types pour 100 images (12 MP chacune) :

Plateforme	Mode	Temps estimé	Remarques
Ordinateur de bureau avec GPU 12 Go+	GPU_PARALLEL	5-10 min	Option la plus rapide
Ordinateur de bureau avec GPU 8 Go	GPU_SINGLE	10-15 min	Bonnes performances
Jetson Orin NX 16 Go	GPU_PARALLEL	15-25 min	Calcul en périphérie
Jetson Nano 8 Go	GPU_SINGLE	30-60 min	Mémoire limitée
CPU uniquement	CPU_PARALLEL	20-40 min	Pas de GPU requis

Conseil de performance : le temps de traitement varie en fonction du nombre d'images, de la résolution, de la méthode de débayérisation et du matériel. La débayérisation « Texture Aware » prend nettement plus de temps que la méthode standard. Voir Adaptation dynamique du calcul pour plus de détails.

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Dépannage

CLI introuvable

Erreur Windows :

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

Windows Solutions :

1. Vérifiez l'emplacement d'installation :

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

1. Utilisez le chemin d'accès complet s'il ne figure pas dans PATH :

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

1. Ajoutez-le manuellement au PATH :

   • Ouvrez Propriétés du système → Variables d'environnement

   • Modifiez la variable PATH

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

   • Redémarrez le terminal

Erreur Linux :

chloros-cli: command not found

Linux Solutions :

1. Vérifiez l'installation :

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

1. Rechargez votre shell :

source ~/.bashrc

1. Vérifiez les autorisations :

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

---

Échec du démarrage du backendErreur :

Backend failed to start within 30 seconds

Solutions :

1. Vérifiez si le backend est déjà en cours d'exécution (fermez-le d'abord)

2. Vérifiez que le pare-feu ne bloque pas le trafic (Windows) ou vérifiez la disponibilité du port (Linux : lsof -i :5000)

3. Essayez un autre port :

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

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

1. Forcez le redémarrage du backend :

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

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

1. Sur Linux, vérifiez que l'exécutable du backend existe :

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

---

Problèmes de licence / d'authentificationErreur :

Chloros+ license required for CLI access

Solutions :

1. Vérifiez que vous disposez d'un abonnement Chloros+ actif

2. Connectez-vous avec vos identifiants :

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

1. Vérifiez l'état de la licence :

chloros-cli status

1. Contactez le support : [e-mail]

---

Aucune image trouvéeErreur :

No images found in the specified folder

Solutions :

1. Vérifiez que le dossier contient des formats pris en charge (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Vérifiez que le chemin d'accès au dossier est correct (utilisez des guillemets pour les chemins contenant des espaces)

3. Assurez-vous de disposer des droits de lecture pour le dossier

4. Vérifiez que les extensions de fichiers sont correctes

---

Le traitement se bloque ou s'arrêteSolutions :

1. Vérifiez l'espace disque disponible (assurez-vous qu'il y en a suffisamment pour la sortie)

2. Fermez les autres applications pour libérer de la mémoire

3. Réduisez le nombre d'images (traitez par lots)

---

Port déjà utiliséErreur :

Port 5000 is already in use

Solutions :

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

---

FAQ

Q : Ai-je besoin d'une licence pour CLI ?

R :Oui ! CLI nécessite unelicence Chloros+ payante.

• ❌ Formule Standard (gratuite) : CLI désactivé

• ✅ Formules Chloros+ (payantes) : CLI entièrement activé

Abonnez-vous sur : https://cloud.mapir.camera/pricing

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Q : Puis-je utiliser CLI sur un serveur sans interface graphique ?R : Oui ! CLI fonctionne entièrement en mode headless. C'est le principal cas d'utilisation de Linux.Serveur Windows :

• Serveur Windows 2016 ou version ultérieure

• Visual C++ Redistributable installé

Serveur Linux :

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

• Installation via le paquet .deb

Les deux plateformes :

• 8 Go de RAM minimum (16 Go recommandés)

• Activation unique de la licence : chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

Q : Où sont enregistrées les images traitées ?R :Par défaut, les images traitées sont enregistrées dans lemême dossier que celui d'entrée, dans des sous-dossiers correspondant au modèle d'appareil photo (par exemple, Survey3N_RGN/).

Utilisez l'option -o pour spécifier un dossier de sortie différent :

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

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

---

Q : Puis-je traiter plusieurs dossiers à la fois ?R : Pas directement en une seule commande, mais vous pouvez utiliser des scripts pour traiter les dossiers de manière séquentielle. Consultez la section Automatisation et scripts.***

Q : Comment enregistrer la sortie de CLI dans un fichier journal ?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

---

Q : Que se passe-t-il si j'appuie sur Ctrl+C pendant le traitement ?R : CLI va :

1. Arrêter le traitement en douceur

2. Fermer le backend

3. Quitter avec le code 130

Des images partiellement traitées peuvent rester dans le dossier de sortie.

---

Q : Puis-je automatiser le traitement de CLI ?R : Absolument ! CLI est conçu pour l'automatisation. Consultez la section Automatisation et scripts pour PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) et Python (multiplateforme).***

Q : Comment vérifier la version de CLI ?R :

chloros-cli --version

Résultat :

Chloros CLI 1.1.0

---

Obtenir de l'aide

Aide en ligne de commande

Affichez les informations d'aide directement dans CLI :

# General help
chloros-cli --help

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

Canaux d'assistance

• E-mail : [e-mail]

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Exemples complets

Exemple 1 : Traitement de base

Traitement avec les paramètres par défaut (vignette, réflectance) :

Windows :

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

Linux :

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

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Exemple 2 : Résultats scientifiques de haute qualité

32 bits en virgule flottante 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

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Exemple 3 : Traitement rapide des aperçus

PNG 8 bits sans étalonnage pour un examen rapide :

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

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Exemple 4 : Traitement corrigé par PPK

Appliquer les corrections PPK avec la réflectance :

Windows :

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

Linux :

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

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Exemple 5 : Emplacement de sortie personnalisé

Traiter vers un emplacement différent avec un format spécifique :

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)"

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Exemple 6 : Workflow d'authentification

Flux d'authentification complet (identique sur toutes les plateformes) :

# 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

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Exemple 7 : Utilisation multilingue

Changement de la langue de l'interface (identique sur toutes les plateformes) :

# 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