CLI : Riga di comando

**Chloros CLI** offre un potente accesso da riga di comando al motore di elaborazione delle immagini Chloros, consentendo l'automazione, la creazione di script e il funzionamento headless per i vostri flussi di lavoro di imaging.

Caratteristiche principali

• 🚀 Automazione - Elaborazione batch tramite script di più set di dati

• 🔗 Integrazione - Incorporabile in flussi di lavoro e pipeline esistenti

• 💻 Funzionamento senza interfaccia grafica - Esecuzione senza GUI

• 🌍 Multilingue - Supporto per 38 lingue

• ⚡ Elaborazione parallela - Adattamento dinamico della potenza di calcolo ottimizza automaticamente in base al vostro hardware

Requisiti

Requisito	Dettagli
Sistema operativo	Windows 10/11 (64-bit), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Licenza	Chloros+ (è richiesto un piano a pagamento)
Memoria	Minimo 8 GB di RAM (consigliati 16 GB)
Internet	Necessario per l'attivazione della licenza
Spazio su disco	Varia in base alle dimensioni del progetto

Requisiti di licenza: CLI richiede un abbonamento a pagamento Chloros+. I piani Standard (gratuiti) non consentono l'accesso a CLI. Visita https://cloud.mapir.camera/pricing per effettuare l'aggiornamento.

Guida rapida

Installazione

Windows

CLI è incluso automaticamente nel programma di installazione di Chloros:

1. Scaricare ed eseguire Chloros Installer.exe

2. Completare la procedura guidata di installazione

3. CLI installato in: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Il programma di installazione aggiunge automaticamente chloros-cli al PATH di sistema. Riavvia il terminale dopo l'installazione.

Linux

Installa il pacchetto .deb per la tua architettura:

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

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

Per una configurazione dettagliata di Linux, consultare Installazione di Linux.

Configurazione iniziale

Prima di utilizzare CLI, attivare la licenza 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

Utilizzo di base

Elaborazione di una cartella con le impostazioni predefinite:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Riferimento ai comandi

Sintassi generale

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

---

Comandi

process - Elaborazione immagini

Elabora le immagini in una cartella con calibrazione.

Sintassi:

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

Esempi:

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

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

Opzioni del comando di elaborazione

Opzione	Tipo	Predefinito	Descrizione
<input-folder>	Percorso	Obbligatorio	Cartella contenente immagini multispettrali RAW/JPG
-o, --output	Percorso	Uguale all'input	Cartella di output per le immagini elaborate
-n, --project-name	Stringa	Generato automaticamente	Nome progetto personalizzato
--vignette	Flag	Abilitato	Abilita correzione vignettatura
--no-vignette	Flag	-	Disabilita correzione vignettatura
--reflectance	Flag	Abilitato	Abilita calibrazione della riflettanza
--no-reflectance	Flag	-	Disabilita calibrazione della riflettanza
--ppk	Flag	Disabilitato	Applica correzioni PPK dai dati del sensore di luce .daq
--format	Scelta	TIFF (16 bit)	Formato di output: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Intero	Auto	Dimensione minima del bersaglio in pixel per il rilevamento del pannello di calibrazione
--target-clustering	Intero	Auto	Soglia di raggruppamento dei bersagli (0-100)
--debayer	Scelta	standard	Metodo di debayering: standard o texture-aware (solo Chloros+)
--target, --targets	Flag	Disabilitato	Cerca solo i target di calibrazione in una sottocartella "target" o "targets" (accelera l'elaborazione)
--indices	Elenco	Nessuno	Indici di vegetazione da calcolare (ad es. --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Stringa	Nessuno	Blocca l'esposizione per il modello di fotocamera (Pin 1)
--exposure-pin-2	Stringa	Nessuno	Blocco dell'esposizione per il modello di fotocamera (Pin 2)
--recal-interval	Intero	Auto	Intervallo di ricalibrazione in secondi
--timezone-offset	Intero	0	Offset del fuso orario in ore

---

login - Autenticazione account

Accedi con le tue credenziali Chloros+ per abilitare l'elaborazione CLI.

Sintassi:

chloros-cli login <email> <password>

Esempio:

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

Caratteri speciali: utilizzare le virgolette singole intorno alle password che contengono caratteri come $, ! o spazi.

Output:

***

logout - Cancella credenziali

Cancella le credenziali memorizzate ed esci dal tuo account.

Sintassi:

chloros-cli logout

Esempio:

chloros-cli logout

Output:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Utenti SDK: Python SDK fornisce anche un metodo logout() programmatico per cancellare le credenziali all'interno degli script Python. Per ulteriori dettagli, consultare la documentazione di Python SDK per i dettagli.

---

status - Verifica dello stato della licenza

Visualizza lo stato attuale della licenza e dell'autenticazione.

Sintassi:

chloros-cli status

Esempio:

chloros-cli status

Output:

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

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

---

export-status - Verifica dello stato di avanzamento dell'esportazione

Monitora lo stato di avanzamento dell'esportazione del thread 4 durante o dopo l'elaborazione.

Sintassi:

chloros-cli export-status

Esempio:

chloros-cli export-status

Caso d'uso: Richiamare questo comando mentre l'elaborazione è in corso per verificare lo stato di avanzamento dell'esportazione.***

language - Gestione della lingua dell'interfaccia

Visualizza o modifica la lingua dell'interfaccia CLI.

Sintassi:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Esempi:

# 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

Lingue supportate (38 in totale)

Codice	Lingua	Nome nativo
en	Inglese	English
es	Spagnolo	Español
pt	Portoghese	Português
fr	Francese	Français
de	Tedesco	Deutsch
it	Italiano	Italiano
ja	Giapponese	日本語
ko	Coreano	한국어
zh	Cinese (semplificato)	简体中文
zh-TW	Cinese (tradizionale)	繁體中文
ru	Russo	Русский
nl	Olandese	Nederlands
ar	Arabo	العربية
pl	Polacco	Polski
tr	Turco	Türkçe
hi	Hindi	हिंदी
id	Indonesiano	Bahasa Indonesia
vi	Vietnamita	Tiếng Việt
th	Tailandese	ไทย
sv	Svedese	Svenska
da	Danese	Dansk
no	Norvegese	Norsk
fi	Finlandese	Suomi
el	Greco	Ελληνικά
cs	Ceco	Čeština
hu	Ungherese	Magyar
ro	Rumeno	Română
uk	Ucraino	Українська
pt-BR	Portoghese brasiliano	Português Brasileiro
zh-HK	Cantonese	粵語
ms	Malese	Bahasa Melayu
sk	Slovacco	Slovenčina
bg	Bulgaro	Български
hr	Croato	Hrvatski
lt	Lituano	Lietuvių
lv	Lettone	Latviešu
et	Estone	Eesti
sl	Sloveno	Slovenščina

Persistenza automatica: La preferenza di lingua viene salvata in ~/.chloros/cli_language.json e rimane attiva in tutte le sessioni.

---

set-project-folder - Imposta cartella progetto predefinita

Modifica la posizione della cartella progetto predefinita (condivisa con la GUI su Windows).

Sintassi:

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

Esempi:

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

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

---

get-project-folder - Mostra cartella del progetto

Visualizza il percorso corrente della cartella del progetto predefinita.

Sintassi:

chloros-cli get-project-folder

Esempio:

chloros-cli get-project-folder

Output:

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

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

---

reset-project-folder - Ripristina impostazioni predefinite

Ripristina la cartella del progetto nella posizione predefinita.

Sintassi:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - Esegui diagnostica di sistema

Esegue 7 controlli diagnostici per verificare la configurazione del sistema.

Sintassi:

chloros-cli selftest

Diagnostiche eseguite:

1. Controllo della versione

2. Disponibilità della porta (5000)

3. Avvio del backend

4. Test di connettività API

5. Informazioni di sistema e rilevamento della GPU

6. Verifica dei modelli di denoiser

7. Controllo della disponibilità di CUDA

Utile per la risoluzione dei problemi: Eseguire selftest dopo l'installazione per verificare che il sistema sia configurato correttamente, in particolare su Linux/Jetson dove potrebbe essere necessaria la verifica della configurazione della GPU e di CUDA.

---

update - Verifica aggiornamenti (solo Linux)

Verifica e installa gli aggiornamenti CLI sui sistemi Linux.

Sintassi:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

Opzione	Descrizione
--check	Verifica solo gli aggiornamenti, non installarli

Questo comando è disponibile solo su Linux. Su Windows, gli aggiornamenti vengono forniti tramite il programma di installazione.

---

Opzioni globali

Queste opzioni si applicano a tutti i comandi:

Opzione	Tipo	Predefinito	Descrizione
--backend-exe	Percorso	Rilevato automaticamente	Percorso dell'eseguibile del backend
--port	Intero	5000	Numero di porta del backend API
--restart	Flag	-	Forza il riavvio del backend (termina i processi esistenti)
--version	Flag	-	Mostra le informazioni sulla versione ed esci
--help	Flag	-	Mostra le informazioni di aiuto ed esci

Rilevamento automatico del backend: Il percorso --backend-exe viene rilevato automaticamente in base alla piattaforma:

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

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

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

Esempio con opzioni globali:

Windows:

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

Linux:

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

---

Guida alle impostazioni di elaborazione

Elaborazione parallela e adattamento dinamico del calcolo

Chloros 1.1.0 include Adattamento dinamico del calcolo: il motore di elaborazione rileva automaticamente l'hardware e seleziona la strategia ottimale:

Piattaforma	Strategia	Worker	Pipeline	Note
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Efficiente in termini di memoria, serializzata
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Elaborazione GPU simultanea
Desktop con GPU da 8 GB	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Buone prestazioni desktop
Desktop con GPU da 12 GB+	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Prestazioni desktop ottimali
Sistema solo CPU	CPU_PARALLEL	core - 1	cpu_fallback	Nessuna GPU richiesta

Non è necessaria alcuna configurazione manuale! Chloros rileva automaticamente CPU, GPU, RAM e (su Jetson) sensori termici, quindi configura automaticamente la pipeline di elaborazione ottimale.

Metodi di debayering

Metodo	CLI Flag	Qualità	Velocità	Licenza
Standard (Veloce, Qualità media)	--debayer standard	Buona	Veloce	Gratuito / Chloros+
Sensibile alla texture (Lento, Massima qualità)	--debayer texture-aware	Massima	Lento	Solo Chloros+

Il metodo di debayering predefinito è Standard. Il metodoSensibile alla texture utilizza un modello di denoising AI/ML per ottenere un risultato di massima qualità, ma richiede una licenza Chloros+ e una GPU NVIDIA.

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

Correzione della vignettatura

Cosa fa: corregge la caduta di luce ai bordi dell'immagine (angoli più scuri comuni nelle immagini delle fotocamere).

• Abilitato di default - La maggior parte degli utenti dovrebbe mantenerlo abilitato

• Utilizzare --no-vignette per disabilitarlo

Raccomandazione: Abilitare sempre la correzione della vignettatura per garantire una luminosità uniforme su tutto il fotogramma.

Calibrazione della riflettanza

Converte i valori grezzi del sensore in percentuali di riflettanza standardizzate utilizzando pannelli di calibrazione.

• Abilitato di default - Essenziale per l'analisi della vegetazione

• Richiede pannelli di calibrazione nelle immagini

• Utilizzare --no-reflectance per disabilitare

Requisiti: Assicurarsi che i pannelli di calibrazione siano correttamente esposti e visibili nelle immagini per una conversione accurata della riflettanza.

Correzioni PPK

Cosa fa: Applica correzioni cinematiche post-elaborate utilizzando i dati di registro DAQ-A-SD per una maggiore precisione GPS.

• Disabilitato per impostazione predefinita

• Utilizzare --ppk per abilitare

• Richiede file .daq nella cartella del progetto provenienti dal sensore di luce DAQ-A-SD MAPIR.

Formati di output

Formato	Profondità di bit	Dimensione file	Ideale per
TIFF (16 bit) ⭐	Intero a 16 bit	Grande	Analisi GIS, fotogrammetria (consigliato)
TIFF (32 bit, percentuale)	32 bit in virgola mobile	Molto grande	Analisi scientifica, ricerca
PNG (8 bit)	Intero a 8 bit	Medio	Ispezione visiva, condivisione web
JPG (8 bit)	Intero a 8 bit	Piccola	Anteprima rapida, output compresso

***

Automazione e scripting

Elaborazione batch con PowerShell (Windows)

Elaborazione automatica di più cartelle di set di dati su 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 batch Windows (Windows)

Ciclo semplice per l'elaborazione batch su 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

Elaborazione batch Bash (Linux)

Elaborazione di più cartelle di set di dati su 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 di automazione Python (multipiattaforma)

Automazione avanzata con gestione degli errori (funziona su Windows e 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()

---

Flusso di lavoro di elaborazione

Flusso di lavoro standard

1. Input: Cartella contenente coppie di immagini RAW/JPG

2. Rilevamento: CLI esegue la scansione automatica dei file immagine supportati

3. Elaborazione: La modalità parallela si adatta ai core della CPU (Chloros+)

4. Output: Crea sottocartelle per modello di fotocamera con le immagini elaborate

Esempio di struttura dell'output

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
    └── ...

Stime dei tempi di elaborazione

Tempi di elaborazione tipici per 100 immagini (12 MP ciascuna):

Piattaforma	Modalità	Tempo stimato	Note
Desktop con GPU da 12 GB+	GPU_PARALLEL	5-10 min	Opzione più veloce
Desktop con GPU da 8 GB	GPU_SINGLE	10-15 min	Buone prestazioni
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	15-25 min	Elaborazione edge
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	30-60 min	Memoria limitata
Solo CPU	CPU_PARALLEL	20-40 min	Nessuna GPU richiesta

Suggerimento sulle prestazioni: Il tempo di elaborazione varia in base al numero di immagini, alla risoluzione, al metodo di debayering e all'hardware. Il debayering Texture Aware richiede molto più tempo rispetto a quello Standard. Per ulteriori dettagli, consultare Adattamento dinamico dell'elaborazione.

---

Risoluzione dei problemi

CLI non trovato

Errore Windows:

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

Soluzioni per Windows:

1. Verificare la posizione di installazione:

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

1. Utilizzare il percorso completo se non è presente in PATH:

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

1. Aggiungere manualmente a PATH:

   • Aprire Proprietà del sistema → Variabili d'ambiente

   • Modificare la variabile PATH

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

   • Riavviare il terminale

Errore Linux:

chloros-cli: command not found

Soluzioni per Linux:

1. Verifica l'installazione:

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

1. Ricarica la shell:

source ~/.bashrc

1. Controlla i permessi:

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

---

Impossibile avviare il backendErrore:

Backend failed to start within 30 seconds

Soluzioni:

1. Verificare se il backend è già in esecuzione (chiuderlo prima)

2. Verifica che il firewall non lo stia bloccando (Windows) o controlla la disponibilità della porta (Linux: lsof -i :5000)

3. Prova una porta diversa:

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

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

1. Forzare il riavvio del backend:

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

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

1. Su Linux, verificare che l'eseguibile del backend esista:

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

---

Problemi relativi alla licenza / autenticazioneErrore:

Chloros+ license required for CLI access

Soluzioni:

1. Verificare di disporre di un abbonamento Chloros+ attivo

2. Effettuare l'accesso con le proprie credenziali:

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

1. Controlla lo stato della licenza:

chloros-cli status

1. Contatta l'assistenza: [e-mail]

---

Nessuna immagine trovataErrore:

No images found in the specified folder

Soluzioni:

1. Verifica che la cartella contenga formati supportati (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Controlla che il percorso della cartella sia corretto (usa le virgolette per i percorsi con spazi)

3. Assicurati di avere i permessi di lettura per la cartella

4. Controlla che le estensioni dei file siano corrette

---

Elaborazione in stallo o bloccataSoluzioni:

1. Controllare lo spazio disponibile su disco (assicurarsi che sia sufficiente per l'output)

2. Chiudere le altre applicazioni per liberare memoria

3. Ridurre il numero di immagini (elaborare in batch)

---

Porta già in usoErrore:

Port 5000 is already in use

Soluzioni:

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

---

Domande frequenti

D: È necessaria una licenza per CLI?

R:Sì! CLI richiede unalicenza Chloros+ a pagamento.

• ❌ Piano Standard (gratuito): CLI disabilitato

• ✅ Piani Chloros+ (a pagamento): CLI completamente abilitato

Abbonati su: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

D: Posso utilizzare CLI su un server senza GUI?R: Sì! CLI funziona completamente in modalità headless. Questo è il caso d'uso principale su Linux.Server Windows:

• Server Windows 2016 o versioni successive

• Visual C++ Redistributable installato

Server Linux:

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

• Installazione tramite pacchetto .deb

Entrambe le piattaforme:

• Minimo 8 GB di RAM (consigliati 16 GB)

• Attivazione della licenza una tantum: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

D: Dove vengono salvate le immagini elaborate?R:Per impostazione predefinita, le immagini elaborate vengono salvate nellastessa cartella di input in sottocartelle relative al modello di fotocamera (ad es. Survey3N_RGN/).

Utilizzare l'opzione -o per specificare una cartella di output diversa:

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

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

---

D: È possibile elaborare più cartelle contemporaneamente?R: Non direttamente con un unico comando, ma è possibile utilizzare gli script per elaborare le cartelle in sequenza. Vedere la sezione Automazione e scripting.***

D: Come posso salvare l'output di CLI in un file di log?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

---

D: Cosa succede se premo Ctrl+C durante l'elaborazione?R: CLI:

1. Interromperà l'elaborazione in modo corretto

2. Chiuderà il backend

3. Uscirà con codice 130

Le immagini elaborate parzialmente potrebbero rimanere nella cartella di output.

---

D: Posso automatizzare l'elaborazione di CLI?R: Certamente! CLI è progettato per l'automazione. Vedi Automazione e scripting per gli esempi relativi a PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) e Python (multipiattaforma).***

D: Come posso verificare la versione di CLI?R:

chloros-cli --version

Output:

Chloros CLI 1.1.0

---

Ottenere assistenza

Guida dalla riga di comando

Visualizza le informazioni di aiuto direttamente in CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Canali di assistenza

• E-mail: [e-mail]

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

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

Esempi completi

Esempio 1: Elaborazione di base

Elaborazione con impostazioni predefinite (vignettatura, riflettanza):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Esempio 2: Output scientifico di alta qualità

32 bit in virgola mobile 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

---

Esempio 3: Elaborazione rapida dell'anteprima

PNG a 8 bit senza calibrazione per una rapida revisione:

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

---

Esempio 4: Elaborazione con correzione PPK

Applicare correzioni PPK con riflettanza:

Windows:

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

Linux:

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

---

Esempio 5: Posizione di output personalizzata

Elaborazione in una posizione diversa con formato specifico:

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)"

---

Esempio 6: Flusso di autenticazione

Flusso di autenticazione completo (uguale su tutte le piattaforme):

# 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

---

Esempio 7: Utilizzo multilingue

Modifica della lingua dell'interfaccia (uguale su tutte le piattaforme):

# 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