CLI : 명령줄

**Chloros CLI**는 Chloros 이미지 처리 엔진에 대한 강력한 명령줄 액세스 기능을 제공하여, 이미징 워크플로우를 위한 자동화, 스크립팅 및 헤드리스 운영을 가능하게 합니다.

주요 기능

• 🚀 자동화 - 여러 데이터 세트의 일괄 처리를 스크립트로 자동화

• 🔗 통합 - 기존 워크플로우 및 파이프라인에 원활하게 통합

• 💻 헤드리스 운영 - GUI 없이 실행

• 🌍 다국어 지원 - 38개 언어 지원

• ⚡ 병렬 처리 - 동적 컴퓨팅 적응(Dynamic Compute Adaptation)이 하드웨어에 맞게 자동으로 최적화합니다

요구 사항

요구 사항	세부 정보
운영 체제	Windows 10/11 (64비트), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
라이선스	Chloros+ (유료 플랜 필요)
메모리	최소 8GB RAM (16GB 권장)
인터넷	라이선스 활성화에 필요
디스크 공간	프로젝트 크기에 따라 다름

라이선스 요구 사항: CLI를 사용하려면 유료 Chloros+ 구독이 필요합니다. 스탠다드(무료) 요금제에서는 CLI에 액세스할 수 없습니다. 업그레이드를 원하시면 https://cloud.mapir.camera/pricing를 방문하십시오.

빠른 시작

설치

Windows

CLI는 Chloros 설치 프로그램에 자동으로 포함되어 있습니다:

1. Chloros Installer.exe를 다운로드하여 실행하십시오.

2. 설치 마법사를 완료하십시오.

3. CLI가 다음 위치에 설치되었습니다: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

설치 프로그램이 시스템 PATH에 chloros-cli를 자동으로 추가합니다. 설치 후 터미널을 재시작하십시오.

Linux

사용 중인 아키텍처에 맞는 .deb 패키지를 설치하십시오:

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

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

자세한 Linux 설정 방법은 Linux 설치를 참조하십시오.

초기 설정

CLI를 사용하기 전에 Chloros+ 라이선스를 활성화하십시오:

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

기본 사용법

기본 설정으로 폴더를 처리합니다:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

명령어 참조

일반 구문

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

---

명령어

process - 이미지 처리

보정 기능을 사용하여 폴더 내의 이미지를 처리합니다.

구문:

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

예시:

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

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

명령어 옵션

옵션	유형	기본값	설명
<input-folder>	경로	필수	RAW/JPG 다중 스펙트럼 이미지가 포함된 폴더
-o, --output	경로	입력과 동일	처리된 이미지의 출력 폴더
-n, --project-name	문자열	자동 생성	사용자 지정 프로젝트 이름
--vignette	플래그	활성화	비네팅 보정 활성화
--no-vignette	플래그	-	비네팅 보정 비활성화
--reflectance	플래그	활성화됨	반사율 보정 활성화
--no-reflectance	플래그	-	반사율 보정 비활성화
--ppk	플래그	비활성화	.daq 광 센서 데이터로부터 PPK 보정 적용
--format	선택	TIFF (16비트)	출력 형식: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	정수	자동	보정 패널 감지를 위한 최소 대상 크기(픽셀)
--target-clustering	정수	자동	대상 클러스터링 임계값(0-100)
--debayer	선택	standard	디베이어 방법: standard 또는 texture-aware (Chloros+ 전용)
--target, --targets	플래그	비활성화	"target" 또는 "targets" 하위 폴더에서만 보정 대상 검색 (처리 속도 향상)
--indices	목록	없음	계산할 식생 지수 (예: --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	문자열	없음	카메라 모델별 노출값 고정 (핀 1)
--exposure-pin-2	문자열	없음	카메라 모델의 노출 고정 (핀 2)
--recal-interval	정수	자동	재보정 간격 (초)
--timezone-offset	정수	0	시간대 오프셋 (시간)

---

login - 계정 인증

Chloros+ 자격 증명으로 로그인하여 CLI 처리를 활성화하십시오.

구문:

chloros-cli login <email> <password>

예시:

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

특수 문자: $, ! 또는 공백과 같은 문자가 포함된 비밀번호는 작은 따옴표로 묶어 주십시오.

출력:

***

logout - 자격 증명 삭제

저장된 자격 증명을 삭제하고 계정에서 로그아웃합니다.

구문:

chloros-cli logout

예시:

chloros-cli logout

출력:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

SDK 사용자: Python SDK는 또한 Python 스크립트 내에서 자격 증명을 지우는 프로그래밍 방식의 logout() 메서드를 제공합니다. 자세한 내용은 Python SDK 문서를 참조하십시오.

---

status - 라이선스 상태 확인

현재 라이선스 및 인증 상태를 표시합니다.

구문:

chloros-cli status

예시:

chloros-cli status

출력:

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

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

---

export-status - 내보내기 진행 상황 확인

처리 중이거나 처리 후 스레드 4의 내보내기 진행 상황을 모니터링합니다.

구문:

chloros-cli export-status

예시:

chloros-cli export-status

사용 사례: 처리 중일 때 이 명령을 호출하여 내보내기 진행 상황을 확인합니다.***

language - 인터페이스 언어 관리

CLI 인터페이스 언어를 확인하거나 변경합니다.

구문:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

예시:

# 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

지원 언어 (총 38개)

코드	언어	원어명
en	영어	English
es	스페인어	Español
pt	포르투갈어	Português
fr	프랑스어	Français
de	독일어	Deutsch
it	이탈리아어	Italiano
ja	일본어	日本語
ko	한국어	한국어
zh	중국어(간체)	简体中文
zh-TW	중국어(번체)	繁體中文
ru	러시아어	Русский
nl	네덜란드어	Nederlands
ar	아랍어	العربية
pl	폴란드어	Polski
tr	터키어	Türkçe
hi	힌디어	हिंदी
id	인도네시아어	Bahasa Indonesia
vi	베트남어	Tiếng Việt
th	태국어	ไทย
sv	스웨덴어	Svenska
da	덴마크어	Dansk
no	노르웨이어	Norsk
fi	핀란드어	Suomi
el	그리스어	Ελληνικά
cs	체코어	Čeština
hu	헝가리어	Magyar
ro	루마니아어	Română
uk	우크라이나어	Українська
pt-BR	브라질 포르투갈어	Português Brasileiro
zh-HK	광둥어	粵語
ms	말레이어	Bahasa Melayu
sk	슬로바키아어	슬로베니아어
bg	불가리아어	불가리아어
hr	크로아티아어	크로아티아어
lt	리투아니아어	Lietuvių
lv	라트비아어	Latviešu
et	에스토니아어	Eesti
sl	슬로베니아어	Slovenščina

자동 저장: 언어 기본 설정은 ~/.chloros/cli_language.json에 저장되며 모든 세션에서 유지됩니다.

---

set-project-folder - 기본 프로젝트 폴더 설정

기본 프로젝트 폴더 위치를 변경합니다(Windows의 GUI와 공유됨).

구문:

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

예시:

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

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

---

get-project-folder - 프로젝트 폴더 표시

현재 기본 프로젝트 폴더 위치를 표시합니다.

구문:

chloros-cli get-project-folder

예시:

chloros-cli get-project-folder

출력:

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

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

---

reset-project-folder - 기본값으로 재설정

프로젝트 폴더를 기본 위치로 재설정합니다.

구문:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - 시스템 진단 실행

시스템 구성을 확인하기 위해 7가지 진단 검사를 실행합니다.

구문:

chloros-cli selftest

실행되는 진단 항목:

1. 버전 확인

2. 포트 사용 가능 여부 (5000)

3. 백엔드 시작

4. API 연결 테스트

5. 시스템 정보 및 GPU 감지

6. 노이즈 제거기 모델 확인

7. CUDA 사용 가능 여부 확인

문제 해결에 유용함: 설치 후 selftest를 실행하여 시스템이 올바르게 구성되었는지 확인하십시오. 특히 GPU 및 CUDA 설정을 확인해야 할 수 있는 Linux/Jetson의 경우 더욱 그렇습니다.

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update - 업데이트 확인 (Linux 전용)

Linux 시스템에서 CLI 업데이트를 확인하고 설치합니다.

구문:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

옵션	설명
--check	업데이트 확인만 수행하고 설치하지 않음

이 명령은 Linux에서만 사용할 수 있습니다. Windows에서는 설치 프로그램을 통해 업데이트가 제공됩니다.

---

전역 옵션

이 옵션들은 모든 명령어에 적용됩니다:

옵션	유형	기본값	설명
--backend-exe	경로	자동 감지	백엔드 실행 파일의 경로
--port	정수	5000	백엔드 API 포트 번호
--restart	플래그	-	백엔드 강제 재시작 (기존 프로세스 종료)
--version	플래그	-	버전 정보 표시 후 종료
--help	플래그	-	도움말 정보 표시 후 종료

백엔드 자동 감지: --backend-exe 경로는 플랫폼별로 자동 감지됩니다:

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

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

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

전역 옵션 예시:

Windows:

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

Linux:

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

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처리 설정 가이드

병렬 처리 및 동적 컴퓨트 적응

Chloros 1.1.0에는 동적 컴퓨트 적응 기능이 포함되어 있습니다. 이 처리 엔진은 사용자의 하드웨어를 자동으로 감지하여 최적의 전략을 선택합니다:

플랫폼	전략	워커	파이프라인	참고 사항
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	메모리 효율적, 직렬화
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	병렬 GPU 처리
8GB GPU 탑재 데스크톱	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	우수한 데스크톱 성능
12GB 이상 GPU 탑재 데스크톱	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	최적의 데스크톱 성능
CPU 전용 시스템	CPU_PARALLEL	코어 수 - 1	cpu_fallback	GPU 불필요

수동 설정 불필요! Chloros는 CPU, GPU, RAM 및 (Jetson의 경우) 열 센서를 자동으로 감지한 후 최적의 처리 파이프라인을 자동으로 구성합니다.

디베이어 방법

방법	CLI 플래그	품질	속도	라이선스
표준 (빠름, 중간 품질)	--debayer standard	양호	빠름	무료 / Chloros+
텍스처 인식 (느림, 최고 품질)	--debayer texture-aware	최고	느림	Chloros+ 전용

기본 디베이어 방식은 표준입니다.텍스처 인식 방식은 최고 품질의 출력을 위해 AI/ML 노이즈 제거 모델을 사용하지만, Chloros+ 라이선스와 NVIDIA GPU가 필요합니다.

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

비네팅 보정

기능: 이미지 가장자리의 밝기 저하(카메라 이미지에서 흔히 나타나는 모서리 부분의 어두움)를 보정합니다.

• 기본적으로 활성화됨 - 대부분의 사용자는 이 기능을 활성화한 상태로 유지해야 합니다.

• 비활성화하려면 --no-vignette를 사용하십시오.

권장 사항: 프레임 전체에 걸쳐 균일한 밝기를 보장하려면 항상 비네팅 보정을 활성화하십시오.

반사율 보정

보정 패널을 사용하여 센서의 원시 값을 표준화된 반사율 백분율로 변환합니다.

• 기본적으로 활성화됨 - 식생 분석에 필수적입니다

• 이미지에 보정 대상 패널이 필요합니다

• 비활성화하려면 --no-reflectance를 사용하십시오

요구 사항: 정확한 반사율 변환을 위해 이미지에 보정 패널이 적절하게 노출되고 명확하게 보이도록 하십시오.

PPK 보정

기능: DAQ-A-SD 로그 데이터를 사용하여 후처리 운동학 보정을 적용하여 GPS 정확도를 향상시킵니다.

• 기본적으로 비활성화됨

• 활성화하려면 --ppk를 사용하십시오

• MAPIR DAQ-A-SD 광 센서에서 생성된 .daq 파일이 프로젝트 폴더에 있어야 합니다.

출력 형식

형식	비트 심도	파일 크기	최적 용도
TIFF (16비트) ⭐	16비트 정수	대용량	GIS 분석, 사진 측량 (권장)
TIFF (32비트, 백분율)	32비트 부동 소수점	매우 대용량	과학적 분석, 연구
PNG (8비트)	8비트 정수	중간	육안 검사, 웹 공유
JPG (8비트)	8비트 정수	소형	빠른 미리보기, 압축된 출력

***

자동화 및 스크립팅

PowerShell 일괄 처리 (Windows)

Windows에서 여러 데이터셋 폴더를 자동으로 처리합니다:

# 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 배치 스크립트 (Windows)

Windows에서 배치 처리를 위한 간단한 루프:

@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 배치 처리 (Linux)

Linux에서 여러 데이터셋 폴더 처리:

#!/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 자동화 스크립트 (크로스 플랫폼)

오류 처리가 포함된 고급 자동화 (Windows 및 Linux에서 작동):

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()

---

처리 워크플로우

표준 워크플로우

1. 입력: RAW/JPG 이미지 쌍이 포함된 폴더

2. 탐색: CLI가 지원되는 이미지 파일을 자동으로 스캔합니다

3. 처리: 병렬 모드는 CPU 코어 수에 따라 확장됩니다 (Chloros+)

4. 출력: 처리된 이미지가 포함된 카메라 모델별 하위 폴더 생성

출력 구조 예시

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
    └── ...

예상 처리 시간

이미지 100장(각 12MP)의 일반적인 처리 시간:

플랫폼	모드	예상 시간	비고
데스크톱 12GB+ GPU	GPU_PARALLEL	5-10분	가장 빠른 옵션
데스크톱 8GB GPU	GPU_SINGLE	10-15분	우수한 성능
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	15-25분	엣지 컴퓨팅
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	30-60분	메모리 제약
CPU 전용	CPU_PARALLEL	20-40분	GPU 불필요

성능 팁: 처리 시간은 이미지 수, 해상도, 디베이어 방식 및 하드웨어에 따라 달라집니다. 텍스처 인식 디베이어는 표준 방식보다 훨씬 더 오래 걸립니다. 자세한 내용은 동적 컴퓨팅 적응을 참조하십시오.

---

문제 해결

CLI를 찾을 수 없음

Windows 오류:

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

Windows 해결 방법:

1. 설치 위치 확인:

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

1. PATH에 포함되어 있지 않은 경우 전체 경로 사용:

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

1. PATH에 수동으로 추가:

   • 시스템 속성 → 환경 변수 열기

   • PATH 변수 편집

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

   • 터미널 재시작

Linux 오류:

chloros-cli: command not found

Linux 해결 방법:

1. 설치 확인:

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

1. 셸 재로드:

source ~/.bashrc

1. 권한 확인:

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

---

백엔드 시작 실패오류:

Backend failed to start within 30 seconds

해결 방법:

1. 백엔드가 이미 실행 중인지 확인하십시오(먼저 종료하십시오).

2. 방화벽이 차단하고 있지 않은지 확인하십시오(Windows) 또는 포트 사용 가능 여부를 확인하십시오(Linux: lsof -i :5000)

3. 다른 포트를 사용해 보세요:

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

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

1. 백엔드를 강제 재시작하세요:

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

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

1. Linux 오류 시, 백엔드 실행 파일이 있는지 확인하세요:

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

---

라이선스/인증 문제오류:

Chloros+ license required for CLI access

해결 방법:

1. 유효한 Chloros+ 구독이 있는지 확인하십시오.

2. 자격 증명으로 로그인하십시오:

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

1. 라이선스 상태 확인:

chloros-cli status

1. 지원팀에 문의: [e-mail]

---

이미지를 찾을 수 없음오류:

No images found in the specified folder

해결 방법:

1. 폴더에 지원되는 형식(.RAW, .TIF, .JPG)이 포함되어 있는지 확인하십시오.

2. 폴더 경로가 올바른지 확인하십시오(공백이 포함된 경로의 경우 따옴표를 사용하십시오).

3. 폴더에 대한 읽기 권한이 있는지 확인하십시오.

4. 파일 확장자가 올바른지 확인하십시오.

---

처리 중지 또는 멈춤해결 방법:

1. 사용 가능한 디스크 공간 확인 (출력용 공간이 충분한지 확인)

2. 다른 응용 프로그램을 닫아 메모리를 확보하십시오

3. 이미지 수를 줄이십시오 (일괄 처리)

---

포트가 이미 사용 중입니다오류:

Port 5000 is already in use

해결 방법:

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

---

자주 묻는 질문

Q: CLI를 사용하려면 라이선스가 필요한가요?

A:네! CLI를 사용하려면 유료Chloros+ 라이선스가 필요합니다.

• ❌ Standard(무료) 플랜: CLI 사용 불가

• ✅ Chloros+(유료) 플랜: CLI 완전 사용 가능

구독하기: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

Q: GUI가 없는 서버에서 CLI를 사용할 수 있나요?A: 네! CLI는 완전히 헤드리스(headless) 모드로 실행됩니다. 이는 Linux의 주요 사용 사례입니다.Windows 서버:

• Windows Server 2016 이상

• Visual C++ 재배포 가능 패키지 설치됨

Linux 서버:

• Ubuntu 20.04 이상 / Debian 11 이상 (amd64) 또는 JetPack 6 (arm64)

• .deb 패키지를 통해 설치

두 플랫폼 모두:

• 최소 8GB RAM (16GB 권장)

• 일회성 라이선스 활성화: chloros-cli login [e-mail] 'password'

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Q: 처리된 이미지는 어디에 저장되나요?A:기본적으로 처리된 이미지는입력 파일과 동일한 폴더 내의 카메라 모델 하위 폴더(예: Survey3N_RGN/)에 저장됩니다.

다른 출력 폴더를 지정하려면 -o 옵션을 사용하십시오:

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

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

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Q: 여러 폴더를 한 번에 처리할 수 있나요?A: 하나의 명령어로 직접 처리할 수는 없지만, 스크립트를 사용하여 폴더를 순차적으로 처리할 수 있습니다. 자동화 및 스크립팅 섹션을 참조하십시오.***

Q: CLI 출력을 로그 파일에 저장하려면 어떻게 해야 합니까?PowerShell:

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

배치:

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

Linux Bash:

chloros-cli process ~/datasets/field_a 2>&1 | tee processing.log

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Q: 처리 중에 Ctrl+C를 누르면 어떻게 되나요?A: CLI는 다음과 같이 동작합니다:

1. 정상적으로 처리를 중지합니다

2. 백엔드를 종료합니다

3. 코드 130으로 종료합니다

부분적으로 처리된 이미지가 출력 폴더에 남아 있을 수 있습니다.

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Q: CLI 처리를 자동화할 수 있나요?A: 물론입니다! CLI는 자동화를 위해 설계되었습니다. PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash(Linux) 및 Python(크로스 플랫폼) 예제를 참조하십시오.***

Q: CLI 버전을 확인하려면 어떻게 해야 합니까?A:

chloros-cli --version

출력:

Chloros CLI 1.1.0

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도움말 받기

명령줄 도움말

CLI에서 직접 도움말 정보를 확인하세요:

# General help
chloros-cli --help

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

지원 채널

• 이메일: [e-mail]

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

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

전체 예제

예제 1: 기본 처리

기본 설정(비네트, 반사율)으로 처리:

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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예제 2: 고품질 과학적 출력

32비트 부동소수점 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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예제 3: 빠른 미리보기 처리

신속한 검토를 위해 보정되지 않은 8비트 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

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예제 4: PPK 보정 처리

반사율을 사용하여 PPK 보정 적용:

Windows:

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

Linux:

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

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예제 5: 사용자 지정 출력 위치

특정 형식으로 다른 위치에 처리:

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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예제 6: 인증 워크플로

전체 인증 흐름 (모든 플랫폼에서 동일):

# 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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예제 7: 다국어 사용

인터페이스 언어 변경 (모든 플랫폼에서 동일):

# 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