CLI : コマンドライン

**Chloros CLI**は、Chloros画像処理エンジンへの強力なコマンドラインアクセスを提供し、画像処理ワークフローの自動化、スクリプト化、およびヘッドレス操作を可能にします。

主な機能

• 🚀 自動化 - 複数のデータセットのバッチ処理をスクリプト化

• 🔗 統合 - 既存のワークフローやパイプラインへの組み込み

• 💻 ヘッドレス操作 - GUIなしで実行

• 🌍 多言語対応 - 38言語をサポート

• ⚡ 並列処理 - 動的演算適応により、お使いのハードウェアに合わせて自動的に最適化

要件

要件	詳細
オペレーティングシステム	Windows 10/11 (64ビット)、Linux x86_64 (amd64)、Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
ライセンス	Chloros+ (有料プランが必要)
メモリ	8GB RAM 以上 (16GB 推奨)
インターネット	ライセンスの有効化に必要
ディスク容量	プロジェクトのサイズにより異なる

ライセンス要件: CLI には、有料の Chloros+ サブスクリプションが必要です。 スタンダード（無料）プランでは CLI を利用できません。アップグレードするには https://cloud.mapir.camera/pricing をご覧ください。

クイックスタート

インストール

Windows

CLIは、Chlorosインストーラーに自動的に含まれています:

1. Chloros Installer.exe をダウンロードして実行します

2. インストールウィザードの手順に従います

3. CLI は以下の場所にインストールされます: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

インストーラーは自動的に chloros-cli をシステムの PATH に追加します。インストール後、ターミナルを再起動してください。

Linux

お使いのアーキテクチャに対応した .deb パッケージをインストールしてください:

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

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

Linuxの詳細な設定については、Linuxのインストールを参照してください。

初回設定

CLIを使用する前に、Chloros+ライセンスを有効化してください:

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

基本操作

デフォルト設定でフォルダを処理します:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

コマンドリファレンス

一般的な構文

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

---

コマンド

process - 画像の処理

フォルダ内の画像をキャリブレーションして処理します。

構文:

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

例:

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

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

処理コマンドのオプション

オプション	タイプ	デフォルト	説明
<input-folder>	パス	必須	RAW/JPGマルチスペクトル画像を含むフォルダ
-o, --output	パス	入力と同じ	処理済み画像の出力フォルダ
-n, --project-name	文字列	自動生成	カスタムプロジェクト名
--vignette	フラグ	有効	ヴィネット補正を有効にする
--no-vignette	フラグ	-	ヴィネット補正を無効にする
--reflectance	フラグ	有効	反射率キャリブレーションを有効にする
--no-reflectance	フラグ	-	反射率キャリブレーションを無効にする
--ppk	フラグ	無効	.daq 光センサーデータからの PPK 補正を適用
--format	選択	TIFF (16 ビット)	出力形式: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	整数	自動	キャリブレーションパネル検出のための最小ターゲットサイズ（ピクセル単位）
--target-clustering	整数	自動	ターゲットクラスタリングの閾値（0～100）
--debayer	選択	standard	デベイヤー法: standard または texture-aware (Chloros+ のみ)
--target, --targets	フラグ	無効	キャリブレーションターゲットを「target」または「targets」サブフォルダ内でのみ検索する（処理を高速化）
--indices	リスト	なし	計算する植生指数（例：--indices NDVI NDRE GNDVI）
--exposure-pin-1	文字列	なし	カメラモデル（ピン1）の露出を固定
--exposure-pin-2	文字列	なし	カメラモデル用の露光ロック（ピン2）
--recal-interval	整数	自動	再校正間隔（秒）
--timezone-offset	整数	0	タイムゾーンオフセット（時間）

---

login - アカウントの認証

Chloros+ の認証情報を使用してログインし、CLI 処理を有効にしてください。

構文:

chloros-cli login <email> <password>

例:

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

特殊文字: $、!、またはスペースなどの文字を含むパスワードは、一重引用符で囲んでください。

出力:

***

logout - 認証情報のクリア

保存されている認証情報をクリアし、アカウントからログアウトします。

構文:

chloros-cli logout

例:

chloros-cli logout

出力:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

SDK ユーザー: Python SDK では、Python スクリプト内で認証情報をクリアするためのプログラム的な logout() メソッドも提供しています。 詳細については、Python SDK ドキュメントを参照してください。

---

status - ライセンス状態の確認

現在のライセンスおよび認証ステータスを表示します。

構文:

chloros-cli status

例:

chloros-cli status

出力:

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

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

---

export-status - エクスポートの進行状況の確認

処理中または処理後に、スレッド 4 のエクスポートの進行状況を監視します。

構文:

chloros-cli export-status

例:

chloros-cli export-status

使用例: 処理の実行中にこのコマンドを呼び出し、エクスポートの進行状況を確認します。***

language - インターフェース言語の管理

CLI インターフェースの言語を表示または変更します。

構文:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

例:

# 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

サポートされている言語 (計38言語)

コード	言語	現地名
en	英語	English
es	スペイン語	Español
pt	ポルトガル語	Português
fr	フランス語	Français
de	ドイツ語	Deutsch
it	イタリア語	Italiano
ja	日本語	日本語
ko	韓国語	한국어
zh	中国語（簡体字）	简体中文
zh-TW	中国語（繁体字）	繁體中文
ru	ロシア語	Русский
nl	オランダ語	Nederlands
ar	アラビア語	العربية
pl	ポーランド語	Polski
tr	トルコ語	Türkçe
hi	ヒンディー語	हिंदी
id	インドネシア語	Bahasa Indonesia
vi	ベトナム語	Tiếng Việt
th	タイ語	ไทย
sv	スウェーデン語	Svenska
da	デンマーク語	Dansk
no	ノルウェー語	Norsk
fi	フィンランド語	Suomi
el	ギリシャ語	Ελληνικά
cs	チェコ語	Čeština
hu	ハンガリー語	Magyar
ro	ルーマニア語	Română
uk	ウクライナ語	Українська
pt-BR	ブラジルポルトガル語	Português Brasileiro
zh-HK	広東語	粵語
ms	マレー語	Bahasa Melayu
sk	スロバキア語	Slovenčina
bg	ブルガリア語	Български
hr	クロアチア語	Hrvatski
lt	リトアニア語	Lietuvių
lv	ラトビア語	Latviešu
et	エストニア語	Eesti
sl	スロベニア語	Slovenščina

自動保存: 言語設定は ~/.chloros/cli_language.json に保存され、すべてのセッションで維持されます。

---

set-project-folder - デフォルトのプロジェクトフォルダの設定

デフォルトのプロジェクトフォルダの場所を変更します（WindowsのGUIと共有）。

構文:

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

例:

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

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

---

get-project-folder - プロジェクトフォルダの表示

現在のデフォルトのプロジェクトフォルダの場所を表示します。

構文:

chloros-cli get-project-folder

例:

chloros-cli get-project-folder

出力:

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

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

---

reset-project-folder - デフォルトにリセット

プロジェクトフォルダーをデフォルトの場所にリセットします。

構文:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - システム診断の実行

システム構成を確認するために、7つの診断チェックを実行します。

構文:

chloros-cli selftest

実行される診断項目:

1. バージョン確認

2. ポートの可用性 (5000)

3. バックエンドの起動

4. API 接続テスト

5. システム情報および GPU 検出

6. ノイズ除去モデルの検証

7. CUDA の可用性チェック

トラブルシューティングに有用：インストール後にselftestを実行し、システムが正しく設定されているかを確認してください。特に、GPUおよびCUDAの設定確認が必要なLinux/Jetsonでは重要です。

---

update - 更新プログラムの確認 (Linux のみ)

Linux システム上で CLI の更新プログラムを確認し、インストールします。

構文:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

オプション	説明
--check	更新プログラムの確認のみ（インストールは行わない）

このコマンドは Linux でのみ利用可能です。Windows では、更新プログラムはインストーラーを通じて提供されます。

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グローバルオプション

これらのオプションはすべてのコマンドに適用されます:

オプション	タイプ	デフォルト	説明
--backend-exe	パス	自動検出	バックエンド実行ファイルへのパス
--port	整数	5000	バックエンド API のポート番号
--restart	フラグ	-	バックエンドの再起動を強制（既存のプロセスを終了）
--version	フラグ	-	バージョン情報を表示して終了
--help	フラグ	-	ヘルプ情報を表示して終了

バックエンドの自動検出: --backend-exe パスはプラットフォームごとに自動検出されます:

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

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

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

グローバルオプションを使用した例:

Windows:

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

Linux:

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

---

処理設定ガイド

並列処理と動的演算適応

Chloros 1.1.0 には 動的演算適応 が含まれています。これは、処理エンジンが ハードウェアを自動的に検出し、最適な戦略を選択する機能です:

プラットフォーム	戦略	ワーカー数	パイプライン	備考
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	メモリ効率重視、シリアル化
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	並列GPU処理
8GB GPU搭載デスクトップ	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	優れたデスクトップ性能
12GB以上のGPUを搭載したデスクトップ	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	最適なデスクトップ性能
CPUのみのシステム	CPU_PARALLEL	コア数 - 1	cpu_fallback	GPU不要

手動設定は不要！ Chlorosは、CPU、GPU、RAM、および（Jetsonの場合）温度センサーを自動検出し、最適な処理パイプラインを自動的に設定します。

デベイヤー処理方法

方法	CLI フラグ	画質	速度	ライセンス
標準 (高速、中程度の品質)	--debayer standard	良好	高速	無料 / Chloros+
テクスチャ対応 (低速、最高品質)	--debayer texture-aware	最高	低速	Chloros+ のみ

デフォルトのデベイヤー方式は 標準です。テクスチャ対応 方式は、最高品質の出力を得るために AI/ML ノイズ除去モデルを使用しますが、Chloros+ ライセンスと NVIDIA GPU が必要です。

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

ヴィネット補正

機能： 画像の端での光の減衰（カメラ画像によく見られる四隅の暗さ）を補正します。

• デフォルトで有効 - ほとんどのユーザーはこの設定を有効にしたままにしておくことを推奨します

• --no-vignette を使用して無効化

推奨事項：フレーム全体で均一な明るさを確保するため、常にヴィネット補正を有効にしてください。

反射率キャリブレーション

キャリブレーションパネルを使用して、センサーの生データを標準化された反射率（パーセント）に変換します。

• デフォルトで有効 - 植生分析に不可欠です

• 画像内にキャリブレーションターゲットパネルが必要です

• 無効にするには --no-reflectance を使用してください

要件: 正確な反射率変換を行うため、画像内でキャリブレーションパネルが適切に露出され、確認できる状態であることを確認してください。

PPK補正

機能: DAQ-A-SDのログデータを使用してポストプロセッシング・キネマティック（PPK）補正を適用し、GPS精度を向上させます。

• デフォルトでは無効

• --ppkを使用して有効化

• MAPIR DAQ-A-SD光センサーから取得した.daqファイルがプロジェクトフォルダに必要です。

出力形式

形式	ビット深度	ファイルサイズ	最適用途
TIFF (16ビット) ⭐	16ビット整数	大	GIS解析、写真測量（推奨）
TIFF (32 ビット、パーセント)	32 ビット浮動小数点	超大	科学分析、研究
PNG (8 ビット)	8ビット整数	中	視覚的検査、Web共有
JPG (8ビット)	8ビット整数	小	クイックプレビュー、圧縮出力

***

自動化とスクリプト

PowerShell バッチ処理 (Windows)

Windows 上で複数のデータセットフォルダを自動的に処理します:

# 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 バッチスクリプト (Windows)

Windows でのバッチ処理のためのシンプルなループ:

@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

Bash バッチ処理 (Linux)

Linux での複数のデータセットフォルダの処理:

#!/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!"

Python 自動化スクリプト (クロスプラットフォーム)

エラー処理機能付き高度な自動化（WindowsおよびLinuxで動作）：

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()

---

処理ワークフロー

標準ワークフロー

1. 入力: RAW/JPG画像ペアを含むフォルダ

2. 検出: CLIがサポートされている画像ファイルを自動スキャン

3. 処理: 並列モードでCPUコア数に応じてスケール（Chloros+）

4. 出力: 処理済みの画像を含むカメラモデルごとのサブフォルダを作成

出力構造の例

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
    └── ...

処理時間の目安

画像100枚（各12MP）の一般的な処理時間：

プラットフォーム	モード	推定時間	備考
デスクトップ（12GB以上のGPU）	GPU_PARALLEL	5～10分	最速のオプション
デスクトップ（8GB GPU）	GPU_SINGLE	10～15分	良好なパフォーマンス
Jetson Orin NX（16GB）	GPU_PARALLEL	15～25分	エッジコンピューティング
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	30～60分	メモリ制約あり
CPUのみ	CPU_PARALLEL	20～40分	GPU不要

パフォーマンスのヒント: 処理時間は、画像数、解像度、デベイヤー方式、およびハードウェアによって異なります。テクスチャ対応デベイヤーは、標準方式よりも大幅に時間がかかります。詳細については、動的コンピューティング適応を参照してください。

---

トラブルシューティング

CLI が見つかりません

Windows エラー:

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

Windows 解決策:

1. インストール場所を確認する:

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

1. PATHに設定されていない場合はフルパスを使用する:

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

1. PATHに手動で追加する:

   • [システムのプロパティ] → [環境変数] を開く

   • PATH 変数を編集する

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

   • ターミナルを再起動

Linux エラー:

chloros-cli: command not found

Linux 解決策:

1. インストールを確認:

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

1. シェルを再読み込みする:

source ~/.bashrc

1. 権限を確認する:

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

---

バックエンドの起動に失敗しましたエラー:

Backend failed to start within 30 seconds

解決策:

1. バックエンドがすでに実行されていないか確認する（実行中の場合はまず終了させる）

2. ファイアウォールによるブロックがないか確認する（Windows）またはポートの空き状況を確認する（Linux: lsof -i :5000）

3. 別のポートを試す:

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

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

1. バックエンドを強制再起動する:

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

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

1. Linux の場合、バックエンドの実行ファイルが存在するか確認する:

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

---

ライセンス / 認証に関する問題エラー:

Chloros+ license required for CLI access

解決策:

1. Chloros+の有効なサブスクリプションがあることを確認してください

2. 認証情報を使用してログインしてください:

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

1. ライセンスの状態を確認してください:

chloros-cli status

1. サポートにお問い合わせください：[e-mail]

---

画像が見つかりませんエラー:

No images found in the specified folder

解決策:

1. フォルダにサポートされている形式（.RAW、.TIF、.JPG）が含まれているか確認してください

2. フォルダパスが正しいか確認してください（パスにスペースが含まれる場合は引用符を使用してください）

3. フォルダへの読み取り権限があることを確認してください

4. ファイル拡張子が正しいか確認してください

---

処理が停止またはフリーズする解決策:

1. 空きディスク容量を確認してください（出力用に十分な容量があることを確認してください）

2. 他のアプリケーションを閉じてメモリを解放してください

3. 画像の数を減らしてください（バッチ処理を行ってください）

---

ポートが既に使用中エラー:

Port 5000 is already in use

解決策:

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

---

よくある質問

Q: CLI を使用するにはライセンスが必要ですか？

A:はい！CLI を使用するには、有料のChloros+ ライセンスが必要です。

• ❌ スタンダード（無料）プラン：CLIは利用不可

• ✅ Chloros+（有料）プラン：CLIは完全に有効

購読はこちら：https://cloud.mapir.camera/pricing

---

Q: GUIのないサーバーでCLIを使用できますか？A: はい！CLIは完全にヘッドレスで動作します。 これは Linux における主な使用例です。Windows サーバー:

• Windows Server 2016 以降

• Visual C++ 再配布可能パッケージがインストールされていること

Linux サーバー:

• Ubuntu 20.04 以降 / Debian 11 以降 (amd64) または JetPack 6 (arm64)

• .deb パッケージ経由でインストール

両プラットフォーム共通:

• メモリ 8GB 以上 (16GB 推奨)

• ライセンスの初回アクティベーション: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

Q: 処理済みの画像はどこに保存されますか？A:デフォルトでは、処理済みの画像は入力ファイルと同じフォルダ内のカメラモデルごとのサブフォルダ（例：Survey3N_RGN/）に保存されます。

別の出力フォルダを指定するには、-o オプションを使用してください：

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

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

---

Q: 複数のフォルダを一度に処理できますか？A: 1つのコマンドで直接行うことはできませんが、スクリプトを使用してフォルダを順次処理することは可能です。自動化とスクリプトのセクションを参照してください。***

Q: CLIの出力をログファイルに保存するにはどうすればよいですか？PowerShell:

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

バッチ:

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: 処理中に Ctrl+C を押すとどうなりますか？A: CLIは以下の動作を行います：

1. 正常に処理を停止します

2. バックエンドをシャットダウンします

3. コード130で終了します

一部処理済みの画像が出力フォルダに残る場合があります。

---

Q: CLIの処理を自動化できますか？A: もちろんです！CLIは自動化を想定して設計されています。PowerShell (Windows)、Batch (Windows)、 Bash (Linux)、および Python（クロスプラットフォーム）のサンプルについては、Automation & Scripting をご覧ください。***

Q: CLI のバージョンを確認するにはどうすればよいですか？A:

chloros-cli --version

出力:

Chloros CLI 1.1.0

---

ヘルプの表示

コマンドラインのヘルプ

CLI内で直接ヘルプ情報を表示するには:

# General help
chloros-cli --help

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

サポートチャネル

• メール: [e-mail]

• ウェブサイト: https://www.mapir.camera/community/contact

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

完全な例

例 1: 基本処理

デフォルト設定での処理（ヴィネット、反射率）：

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

例 2: 高品質な科学出力

32 ビット浮動小数点 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

---

例 3: 高速プレビュー処理

迅速な確認のためのキャリブレーションなしの 8 ビット PNG:

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

---

例 4: PPK補正処理

反射率を用いたPPK補正の適用：

Windows:

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

Linux:

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

---

例 5: カスタム出力先

特定の形式で別の場所に処理する:

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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例 6: 認証ワークフロー

完全な認証フロー（すべてのプラットフォームで共通）：

# 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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例 7: 多言語対応

インターフェース言語の変更（すべてのプラットフォームで共通）：

# 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