API: Python SDK

Az Chloros Python SDK programozási hozzáférést biztosít az Chloros képfeldolgozó motorhoz, lehetővé téve az automatizálást, az egyedi munkafolyamatokat és a zökkenőmentes integrációt az Python alkalmazásokkal és kutatási folyamatokkal.

Főbb jellemzők

• 🐍 Natív Python - Tiszta, Pythonic API képfeldolgozáshoz

• 🔧 Teljes API hozzáférés - Teljes ellenőrzés az Chloros feldolgozás felett

• 🚀 Automatizálás - Egyedi kötegelt feldolgozási munkafolyamatok létrehozása

• 🔗 Integráció - Chloros beágyazása meglévő Python alkalmazásokba

• 📊 Kutatásra kész - Tökéletes tudományos elemzési folyamatokhoz

• ⚡ Párhuzamos feldolgozás - A CPU magokhoz igazodik (Chloros+)

Követelmények

Követelmény	Részletek
Chloros Desktop	Helyileg kell telepíteni
Licenc	Chloros+ (fizetős csomag szükséges)
Operációs rendszer	Windows 10/11 (64 bites)
Python	Python 3.7 vagy újabb
Memória	Minimum 8 GB RAM (16 GB ajánlott)
Internet	A licenc aktiválásához szükséges

Licenc követelmény: Az Python SDK használatához fizetős Chloros+ előfizetés szükséges az API hozzáféréshez. A standard (ingyenes) csomagok nem biztosítanak hozzáférést az API/SDK-hez. A frissítéshez látogasson el az https://cloud.mapir.camera/pricing oldalra.

Gyors indítás

Telepítés

Telepítés pip segítségével:

pip install chloros-sdk

Első beállítás: Az SDK használata előtt aktiválja az Chloros+ licencét az Chloros, Chloros (böngésző) vagy az Chloros CLI megnyitásával és a hitelesítő adataival való bejelentkezéssel. Ezt csak egyszer kell megtennie.

Alapvető használat

Feldolgozzon egy mappát néhány sorral:

from chloros_sdk import process_folder

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

Teljes ellenőrzés

Haladó munkafolyamatokhoz:

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)

---

Telepítési útmutató

Előfeltételek

Az SDK telepítése előtt győződjön meg arról, hogy rendelkezik a következővel:

1. Chloros Desktop telepítve (letöltés)

2. Python 3.7+ telepítve (python.org)

3. Aktív Chloros+ licenc (frissítés)

Telepítés pip segítségével

Normál telepítés:

pip install chloros-sdk

Haladásfigyelés támogatással:

pip install chloros-sdk[progress]

Fejlesztői telepítés:

pip install chloros-sdk[dev]

Telepítés ellenőrzése

Ellenőrizze, hogy az SDK helyesen van-e telepítve:

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

---

Első beállítás

Licenc aktiválása

Az SDK ugyanazt a licencet használja, mint az Chloros, Chloros (böngésző) és Chloros CLI. Aktiválja egyszer a GUI-n vagy az CLI-en keresztül:

1. Nyissa meg az Chloros vagy az Chloros (böngésző)programot, és jelentkezzen be a Felhasználó fülön. Vagy nyissa meg azCLI fájlt.

2. Írja be Chloros+ hitelesítő adatait, és jelentkezzen be

3. A licenc helyileg tárolódik (újraindítás után is megmarad)

Egyszeri beállítás: A GUI vagy az CLI segítségével történő bejelentkezés után az SDK automatikusan a tárolt licencet használja. Nincs szükség további hitelesítésre!

Kijelentkezés: Az SDK felhasználók programozással törölhetik a gyorsítótárban tárolt hitelesítő adatokat az logout() módszerrel. Lásd logout() módszer az API Referenciában.

Kapcsolat tesztelése

Ellenőrizze, hogy az SDK képes-e csatlakozni az Chloros-hez:

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']}")

---

API hivatkozás

ChlorosLocal osztály

Fő osztály a helyi Chloros képfeldolgozáshoz.

Konstruktor

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
)

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Alapértelmezett	Leírás
api_url	str	"http://localhost:5000"	URL a helyi Chloros háttérprogramhoz
auto_start_backend	bool	True	Szükség esetén automatikusan indítsa el a háttérprogramot
backend_exe	str	None (automatikus felismerés)	A háttérprogram futtatható fájljának elérési útja
timeout	int	30	Kérés időtúllépése másodpercben
backend_startup_timeout	int	60	A háttérprogram indításának időtúllépése (másodperc)

Példák:

# 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)

---

Módszerek

create_project(project_name, camera=None)

Új Chloros projekt létrehozása.

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Szükséges	Leírás
project_name	str	Igen	A projekt neve
camera	str	Nem	Kamera sablon (pl. „Survey3N_RGN”, „Survey3W_OCN”)

Visszatérési érték: dict – Projekt létrehozásának válaszaPélda:

# Basic project
chloros.create_project("DroneField_A")

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

---

import_images(folder_path, recursive=False)

Képek importálása egy mappából.

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Szükséges	Leírás
folder_path	str/Path	Igen	A képeket tartalmazó mappa elérési útja
recursive	bool	Nem	Almappák keresése (alapértelmezett: False)

Visszatérési értékek: dict - Importálási eredmények a fájlok számávalPélda:

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

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

---

configure(**settings)

A feldolgozási beállítások konfigurálása.

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Alapértelmezett	Leírás
debayer	str	„Kiváló minőség (gyorsabb)"	Debayer-módszer
vignette_correction	bool	True	Vignettázás-korrekció engedélyezése
reflectance_calibration	bool	True	Reflektancia-kalibrálás engedélyezése
indices	lista	None	Számítandó vegetációs indexek
export_format	str	"TIFF (16 bites)”	Kimeneti formátum
ppk	bool	False	PPK-korrekciók engedélyezése
custom_settings	dict	None	Speciális egyéni beállítások

Export formátumok:

• "TIFF (16-bit)" - Ajánlott GIS/fotogrammetria esetén

• "TIFF (32-bit, Percent)" - Tudományos elemzés

• "PNG (8-bit)" - Vizuális ellenőrzés

• "JPG (8-bit)" - Tömörített kimenet

**Elérhető indexek:**NDVI, NDRE, GNDVI, OSAVI, CIG, EVI, SAVI, MSAVI, MTVI2 és még sok más.Példa:

# 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)

A projekt képek feldolgozása.

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Alapértelmezett	Leírás
mode	str	"parallel"	Feldolgozási mód: „parallel” vagy „serial”
wait	bool	True	Várjon a befejezésre
progress_callback	callable	None	Haladás visszahívási funkció (haladás, üzenet)
poll_interval	float	2.0	Haladás lekérdezési intervallum (másodperc)

Visszatérési értékek: dict - Feldolgozási eredmények

Párhuzamos mód: Chloros+ licenc szükséges. Automatikusan skálázódik a CPU magjaihoz (legfeljebb 16 munkás).

Példa:

# 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()

A jelenlegi projektkonfiguráció lekérése.

Visszatérési érték: dict - Jelenlegi projektkonfigurációPélda:

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

---

get_status()

A háttérrendszer állapotának lekérdezése.

Visszatérési érték: dict - A háttérrendszer állapotaPélda:

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

---

shutdown_backend()

A háttérrendszer leállítása (ha az SDK indította el).

Példa:

chloros.shutdown_backend()

---

logout()

Törli a helyi rendszerből a gyorsítótárban tárolt hitelesítő adatokat.

Leírás:

Programozással jelentkezik ki a gyorsítótárban tárolt hitelesítő adatok eltávolításával. Ez a következő esetekben hasznos:

• Különböző Chloros+ fiókok közötti váltás

• Hitelesítő adatok törlése automatizált környezetekben

• Biztonsági célok (pl. a hitelesítő adatok eltávolítása az eltávolítás előtt)

Visszatérési érték: dict - Kijelentkezés művelet eredményePélda:

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

Újra hitelesítés szükséges: Az logout() hívása után újra be kell jelentkeznie az Chloros, Chloros (böngésző) vagy az Chloros CLI segítségével, mielőtt az SDK-et használná.

---

Kényelmi funkciók

process_folder(folder_path, **options)

Egy soros kényelmi funkció egy mappa feldolgozásához.

Paraméterek:

Paraméter	Típus	Alapértelmezett	Leírás
folder_path	str/Path	Szükséges	A képeket tartalmazó mappa elérési útja
project_name	str	Automatikusan generált	Projekt neve
camera	str	None	Kamera sablon
indices	list	["NDVI"]	Számítandó indexek
vignette_correction	bool	True	Vignettkorrekció engedélyezése
reflectance_calibration	bool	True	Reflektancia kalibrálás engedélyezése
export_format	str	"TIFF (16 bites)"	Kimeneti formátum
mode	str	"parallel"	Feldolgozási mód
progress_callback	callable	None	Haladás visszahívás

Visszatérési értékek: dict - Feldolgozási eredményekPélda:

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
)

---

Kontextuskezelő támogatás

Az SDK támogatja a kontextuskezelőket az automatikus tisztításhoz:

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

---

Teljes példák

1. példa: Alapvető feldolgozás

Egy mappa feldolgozása az alapértelmezett beállításokkal:

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}")

---

2. példa: Egyéni munkafolyamat

A feldolgozási folyamat teljes ellenőrzése:

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!")

---

3. példa: Több mappa kötegelt feldolgozása

Több repülési adatkészlet feldolgozása:

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!")

---

4. példa: Kutatási folyamat integrálása

Az Chloros integrálása az adatelemzéssel:

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()

---

5. példa: Egyedi előrehaladás-figyelés

Fejlett előrehaladás-követés naplózással:

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!")

---

6. példa: Hiba kezelése

Robusztus hiba kezelése termelési használatra:

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}")

---

7. példa: Fiókkezelés és kijelentkezés

Hitelesítő adatok programozással történő kezelése:

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()

---

8. példa: Parancssori eszköz

Egyéni CLI eszköz létrehozása az SDK segítségével:

#!/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())

Használat:

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

# Clear cached credentials
python my_processor.py --logout

---

Kivételkezelés

Az SDK különböző hibatípusokhoz specifikus kivételosztályokat biztosít:

Kivételek hierarchiája

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

Kivételek példái

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}")

---

Haladó témák

Egyéni háttérkonfiguráció

Egyéni háttérhely vagy konfiguráció használata:

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
)

Nem blokkoló feldolgozás

Indítsa el a feldolgozást, és folytassa más feladatokkal:

# 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!")

Memóriakezelés

Nagy adathalmazok esetén kötegelt feldolgozás:

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)

---

Hibaelhárítás

A háttér nem indul el

Probléma: SDK nem tudja elindítani a háttértMegoldások:

1. Ellenőrizze, hogy az Chloros Desktop telepítve van-e:

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. Ellenőrizze, hogy az Windows tűzfal nem blokkolja-e

2. Próbálja meg a háttérprogram kézi elérési útját:

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

---

A licenc nem találhatóProbléma: SDK figyelmeztet a hiányzó licencreMegoldások:

1. Nyissa meg az Chloros, Chloros (böngésző) vagy Chloros CLI alkalmazást, és jelentkezzen be.

2. Ellenőrizze, hogy a licenc cache-ben van-e:

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. Ha hitelesítési problémák merülnek fel, törölje a cache-ben tárolt hitelesítési adatokat, és jelentkezzen be újra:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

1. Vegye fel a kapcsolatot az ügyfélszolgálattal: [e-mail]

---

Importálási hibákProbléma: ModuleNotFoundError: No module named 'chloros_sdk'Megoldások:

# 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)"

---

Feldolgozási időtúllépésProbléma: A feldolgozás időtúllépéseMegoldások:

1. Növelje az időtúllépést:

chloros = ChlorosLocal(timeout=120)  # 2 minutes

1. Kisebb adagokat dolgozzon fel

2. Ellenőrizze a rendelkezésre álló lemezterületet

3. Figyelje a rendszer erőforrásait

---

A port már használatban vanProbléma: A háttérport 5000 foglaltMegoldások:

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

Vagy keresse meg és zárja be az ütköző folyamatot:

# PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 5000

---

Teljesítményre vonatkozó tippek

A feldolgozási sebesség optimalizálása

1. Párhuzamos mód használata (Chloros+ szükséges)

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

1. A kimeneti felbontás csökkentése (ha elfogadható)

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

1. Kapcsolja ki a felesleges indexeket

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

1. Feldolgozás SSD-n (nem HDD-n)***

Memóriaoptimalizálás

Nagy adatállományok esetén:

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

---

Háttérfeldolgozás

Szabadítson fel Python-ot más feladatokhoz:

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

# Continue with other work
# ...

---

Integrációs példák

Django integráció

# 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)

---

GYIK

K: Az SDK internetkapcsolatot igényel?

V: Csak az első licencteljesítmény aktiválásához. Miután bejelentkezett az Chloros, Chloros (böngésző) vagy Chloros CLI segítségével, a licenc helyileg tárolódik, és 30 napig offline módban is működik.***

K: Használhatom az SDK-et GUI nélküli szerveren?V: Igen! Követelmények:

• Windows Server 2016 vagy újabb verzió

• Chloros telepítve (egyszeri)

• Licenc aktiválva bármely gépen (a cache-elt licenc másolva a szerverre)

---

K: Mi a különbség a Desktop, az CLI és az SDK között?

Funkció	Desktop GUI	CLI Parancssor	Python SDK
Felület	Pont-kattintás	Parancssor	Python API
Legalkalmasabb	Vizuális munka	Szkriptelés	Integráció
Automatizálás	Korlátozott	Jó	Kiváló
Rugalmasság	Alapszintű	Jó	Maximális
Licenc	Chloros+	Chloros+	Chloros+

K: Terjeszthetem az SDK segítségével létrehozott alkalmazásokat?V: Az SDK kód integrálható az alkalmazásaiba, de:

• A végfelhasználóknak telepíteniük kell az Chloros programot.

• A végfelhasználóknak aktív Chloros+ licenccel kell rendelkezniük.

• Kereskedelmi terjesztéshez OEM licenc szükséges.

OEM-rel kapcsolatos kérdésekkel forduljon az [e-mail]-hez.

---

K: Hogyan frissíthetem az SDK programot?

pip install --upgrade chloros-sdk

---

K: Hol kerülnek mentésre a feldolgozott képek?

Alapértelmezés szerint a Projekt elérési útjában:

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

---

K: Feldolgozhatok képeket az ütemezett Python szkriptekből?V: Igen! Használja az Windows Feladatütemezőt az Python szkriptekkel:

# scheduled_processing.py
from chloros_sdk import process_folder

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

A Feladatütemező segítségével ütemezze be a napi futtatást.

---

K: Az SDK támogatja az async/await funkciót?V: A jelenlegi verzió szinkron. Aszinkron viselkedéshez használja az wait=False-et, vagy futtassa külön szálban:

import threading

def process_thread():
    chloros.process()

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

# Continue with other work...

---

K: Hogyan válthatok a különböző Chloros+ fiókok között?V: Az logout() módszerrel törölje a gyorsítótárban tárolt hitelesítő adatokat, majd jelentkezzen be újra az új fiókkal:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

Kijelentkezés után hitelesítse magát az új fiókkal a GUI, a böngésző vagy az CLI segítségével, mielőtt újra használná az SDK-et.

---

Segítség

Dokumentáció

• API Referencia: Ez az oldal

Támogatási csatornák

• E-mail: [e-mail]

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

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

Minta kód

Az itt felsorolt példák mindegyike tesztelt és termeléskész. Másolja és alkalmazza őket a saját felhasználási esetéhez.

---

LicencSaját fejlesztésű szoftver - Szerzői jog (c) 2025 MAPIR Inc.

Az SDK aktív Chloros+ előfizetést igényel. A jogosulatlan használat, terjesztés vagy módosítás tilos.