API : Python SDK

Chloros Python SDK menyediakan akses terprogram kepada enjin pemprosesan imej Chloros, membolehkan automasi, aliran kerja tersuai dan penyepaduan lancar dengan aplikasi dan saluran paip penyelidikan Python anda.

Ciri Utama

• 🍅 Python asli - Bersih, Pythonic API untuk pemprosesan imej

• 🔧 Akses API Penuh - Kawalan sepenuhnya ke atas pemprosesan Chloros

• 🚀 Automasi - Bina aliran kerja pemprosesan kelompok tersuai

• 🔗 Integrasi - Benamkan Chloros dalam aplikasi Python sedia ada

• 📊 Sedia Penyelidikan - Sesuai untuk saluran paip analisis saintifik

• ⚡ Pemprosesan Selari - Skala kepada teras CPU anda (Chloros+)

Keperluan

Keperluan	Butiran
Chloros Desktop	Mesti dipasang secara tempatan
Lesen	Chloros+ (pelan berbayar diperlukan)
Sistem Pengendalian	Windows 10/11 (64-bit)
Python	Python 3.7 atau lebih tinggi
Memori	8GB RAM minimum (16GB disyorkan)
Internet	Diperlukan untuk pengaktifan lesen

Keperluan Lesen: Python SDK memerlukan langganan Chloros+ berbayar untuk akses API. Pelan standard (percuma) tidak mempunyai akses API/SDK. Lawati https://cloud.mapir.camera/pricing untuk menaik taraf.

Mula Pantas

Pemasangan

Pasang melalui pip:

pip install chloros-sdk

Persediaan Kali Pertama: Sebelum menggunakan SDK, aktifkan lesen Chloros+ anda dengan membuka Chloros, Chloros (Pelayar) atau Chloros XPROTX000232 dalam log masuk dengan cPROTX00232 anda. Ini hanya perlu dilakukan sekali sahaja.

Penggunaan Asas

Proses folder dengan hanya beberapa baris:

from chloros_sdk import process_folder

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

Kawalan Penuh

Untuk aliran kerja lanjutan:

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)

---

Panduan Pemasangan

Prasyarat

Sebelum memasang SDK, pastikan anda mempunyai:

1. Chloros Desktop dipasang (muat turun)

2. Python 3.7+ dipasang (python.org)

3. lesen Chloros+ aktif (naik taraf)

Pasang melalui pip

Pemasangan standard:

pip install chloros-sdk

Dengan sokongan pemantauan kemajuan:

pip install chloros-sdk[progress]

Pemasangan pembangunan:

pip install chloros-sdk[dev]

Sahkan Pemasangan

Uji bahawa SDK dipasang dengan betul:

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

---

Persediaan Kali Pertama

Pengaktifan Lesen

SDK menggunakan lesen yang sama seperti Chloros, Chloros (Pelayar) dan Chloros CLI. Aktifkan sekali melalui GUI atau CLI:

1. Buka Chloros atau Chloros (Pelayar)dan log masuk pada tab Pengguna . Atau, bukaCLI.

2. Masukkan bukti kelayakan Chloros+ anda dan log masuk

3. Lesen dicache secara setempat (berterusan sepanjang but semula)

Sediaan Satu Kali: Selepas log masuk melalui GUI atau CLI, SDK secara automatik menggunakan lesen cache. Tiada pengesahan tambahan diperlukan!

Log Keluar: Pengguna SDK boleh mengosongkan bukti kelayakan cache secara pemrograman menggunakan kaedah logout(). Lihat kaedah log keluar() dalam Rujukan API.

Sambungan Ujian

Sahkan SDK boleh menyambung ke Chloros:

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']}")

---

Rujukan API

Kelas ChlorosLocal

Kelas utama untuk pemprosesan imej Chloros tempatan.

Pembina

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
)

Parameter:

Parameter	Taip	Lalai	Penerangan
api_url	str	"http://localhost:5000"	URL daripada bahagian belakang Chloros tempatan
auto_start_backend	bool	True	Mulakan bahagian belakang secara automatik jika perlu
backend_exe	str	None (auto-kesan)	Laluan ke bahagian belakang boleh laku
timeout	int	30	Minta tamat masa dalam beberapa saat
backend_startup_timeout	int	60	Tamat masa untuk permulaan bahagian belakang (saat)

Contoh:

# 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)

---

Kaedah

create_project(project_name, camera=None)

Buat projek Chloros baharu.

Parameter:

Parameter	Taip	Diperlukan	Penerangan
project_name	str	Ya	Nama untuk projek
camera	str	Tidak	Templat kamera (cth., "Survey3N_RGN", "Survey3W_OCN")

Pemulangan: dict - Respons penciptaan projekContoh:

# Basic project
chloros.create_project("DroneField_A")

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

---

import_images(folder_path, recursive=False)

Import imej dari folder.

Parameter:

Parameter	Taip	Diperlukan	Penerangan
folder_path	str/Laluan	Ya	Laluan ke folder dengan imej
recursive	bool	Tidak	Cari subfolder (lalai: Palsu)

Pemulangan: dict - Import hasil carian dengan kiraan failContoh:

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

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

---

configure(**settings)

Konfigurasikan tetapan pemprosesan.

Parameter:

Parameter	Taip	Lalai	Penerangan
debayer	str	"Kualiti Tinggi (Lebih Cepat)"	Kaedah Debayer
vignette_correction	bool	True	Dayakan pembetulan vignet
reflectance_calibration	bool	True	Dayakan penentukuran pantulan
indices	senarai	None	Indeks tumbuh-tumbuhan untuk dikira
export_format	str	"TIFF (16-bit)"	Format output
ppk	bool	False	Dayakan pembetulan PPK
custom_settings	dict	None	Tetapan tersuai lanjutan

Format Eksport:

• "TIFF (16-bit)" - Disyorkan untuk GIS/fotogrametri

• "TIFF (32-bit, Percent)" - Analisis saintifik

• "PNG (8-bit)" - Pemeriksaan visual

• "JPG (8-bit)" - Output termampat

Indeks yang Tersedia:NDVI, NDRE, GNDVI, OSAVI, CIG, EVI, SAVI, MSAVI0, XPROTX02, MSAVI0, XPROTX02, MSAVI0, MSAVI0, MSAVI0, MSAVI0, 88XPROTX0, MSAVI0, NDVI000282NDVI000282XPROTX000282Contoh:

# 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)

Memproses imej projek.

Parameter:

Parameter	Taip	Lalai	Penerangan
mode	str	"parallel"	Mod pemprosesan: "selari" atau "siri"
wait	bool	True	Tunggu sehingga selesai
progress_callback	boleh dipanggil	None	Fungsi panggil balik kemajuan(progres, msg)
poll_interval	terapung	2.0	Selang pengundian untuk kemajuan (saat)

Pemulangan: dict - Memproses hasil

Mod Selari: Memerlukan lesen Chloros+. Skala secara automatik kepada teras CPU anda (sehingga 16 pekerja).

Contoh:

# 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()

Dapatkan konfigurasi projek semasa.

Pemulangan: dict - Konfigurasi projek semasaContoh:

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

---

get_status()

Dapatkan maklumat status bahagian belakang.

Pemulangan: dict - Status hujung belakangContoh:

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

---

shutdown_backend()

Matikan bahagian belakang (jika dimulakan oleh SDK).

Contoh:

chloros.shutdown_backend()

---

logout()

Kosongkan bukti kelayakan cache daripada sistem setempat.

Penerangan:

Log keluar secara pemrograman dengan mengalih keluar bukti kelayakan pengesahan cache. Ini berguna untuk:

• Bertukar antara akaun Chloros+ yang berbeza

• Membersihkan kelayakan dalam persekitaran automatik

• Tujuan keselamatan (cth., mengalih keluar bukti kelayakan sebelum menyahpasang)

Pemulangan: dict - Hasil operasi Log KeluarContoh:

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

Pengesahan Semula Diperlukan: Selepas memanggil logout(), anda mesti log masuk semula melalui Chloros, Chloros (Pelayar) atau Chloros CLI sebelum menggunakan CLI.256XPROTX.

---

Fungsi Keselesaan

process_folder(folder_path, **options)

Fungsi kemudahan satu baris untuk memproses folder.

Parameter:

Parameter	Taip	Lalai	Penerangan
folder_path	str/Laluan	Diperlukan	Laluan ke folder dengan imej
project_name	str	Dijana secara automatik	Nama projek
camera	str	None	Templat kamera
indices	senarai	["NDVI"]	Indeks untuk dikira
vignette_correction	bool	True	Dayakan pembetulan vignet
reflectance_calibration	bool	True	Dayakan penentukuran pantulan
export_format	str	"TIFF (16-bit)"	Format output
mode	str	"parallel"	Mod pemprosesan
progress_callback	boleh dipanggil	None	Panggil balik kemajuan

Pemulangan: dict - Memproses hasilContoh:

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
)

---

Sokongan Pengurus Konteks

SDK menyokong pengurus konteks untuk pembersihan automatik:

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

---

Contoh Lengkap

Contoh 1: Pemprosesan Asas

Proses folder dengan tetapan lalai:

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}")

---

Contoh 2: Aliran Kerja Tersuai

Kawalan penuh ke atas saluran paip pemprosesan:

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!")

---

Contoh 3: Memproses Kelompok Berbilang Folder

Memproses beberapa set data penerbangan:

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!")

---

Contoh 4: Penyepaduan Saluran Paip Penyelidikan

Sepadukan Chloros dengan analisis data:

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()

---

Contoh 5: Pemantauan Kemajuan Tersuai

Penjejakan kemajuan lanjutan dengan pengelogan:

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!")

---

Contoh 6: Pengendalian Ralat

Pengendalian ralat yang teguh untuk kegunaan pengeluaran:

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}")

---

Contoh 7: Pengurusan Akaun dan Log Keluar

Urus kelayakan secara pemrograman:

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()

---

Contoh 8: Alat Baris Perintah

Bina alat CLI tersuai dengan SDK:

#!/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())

Penggunaan:

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

# Clear cached credentials
python my_processor.py --logout

---

Pengendalian Pengecualian

SDK menyediakan kelas pengecualian khusus untuk jenis ralat yang berbeza:

Hierarki Pengecualian

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

Contoh Pengecualian

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}")

---

Topik Lanjutan

Konfigurasi Bahagian Belakang Tersuai

Gunakan lokasi atau konfigurasi bahagian belakang tersuai:

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
)

Pemprosesan Tidak Menyekat

Mula memproses dan teruskan dengan tugas lain:

# 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!")

Pengurusan Memori

Untuk set data yang besar, proses dalam kelompok:

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)

---

Menyelesaikan masalah

Bahagian Belakang Tidak Bermula

Isu: SDK gagal untuk memulakan hujung belakangPenyelesaian:

1. Sahkan Chloros Desktop dipasang:

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. Semak Windows Firewall tidak menyekat

2. Cuba laluan hujung belakang manual:

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

---

Lesen Tidak DikesanIsu: SDK memberi amaran tentang kehilangan lesenPenyelesaian:

1. Buka Chloros, Chloros (Pelayar) atau Chloros CLI dan log masuk.

2. Sahkan lesen dicache:

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. Jika mengalami isu kelayakan, kosongkan bukti kelayakan cache dan log masuk semula:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

1. Hubungi sokongan: [e-mail]

---

Ralat ImportIsu: ModuleNotFoundError: No module named 'chloros_sdk'Penyelesaian:

# 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)"

---

Tamat Masa PemprosesanIsu: Tamat masa pemprosesanPenyelesaian:

1. Tingkatkan tamat masa:

chloros = ChlorosLocal(timeout=120)  # 2 minutes

1. Proses kelompok yang lebih kecil

2. Semak ruang cakera yang tersedia

3. Pantau sumber sistem

---

Pelabuhan Sudah DigunakanIsu: Port hujung belakang 5000 didudukiPenyelesaian:

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

Atau cari dan tutup proses bercanggah:

# PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 5000

---

Petua Prestasi

Optimumkan Kelajuan Pemprosesan

1. Gunakan Mod Selari (memerlukan Chloros+)

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

1. Kurangkan Resolusi Output (jika boleh diterima)

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

1. Lumpuhkan Indeks Tidak Perlu

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

1. Proses pada SSD (bukan HDD)***

Pengoptimuman Memori

Untuk set data yang besar:

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

---

Pemprosesan Latar Belakang

Kosongkan Python untuk tugasan lain:

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

# Continue with other work
# ...

---

Contoh Integrasi

Integrasi Django

# 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)})

Kelalang 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()

Buku Nota Jupyter

# 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)

---

Soalan Lazim

S: Adakah SDK memerlukan sambungan internet?

J: Hanya untuk pengaktifan lesen awal. Selepas log masuk melalui Chloros, Chloros (Pelayar) atau Chloros CLI, lesen dicache secara setempat dan berfungsi di luar talian selama 30 hari.***

S: Bolehkah saya menggunakan SDK pada pelayan tanpa GUI?J: Ya! Keperluan:

• Windows Server 2016 atau lebih baru

• Chloros dipasang (sekali)

• Lesen diaktifkan pada mana-mana mesin (lesen cache disalin ke pelayan)

---

S: Apakah perbezaan antara Desktop, CLI dan SDK?

Ciri	GUI Desktop	CLI Baris Perintah	Python SDK
Antaramuka	Klik titik	Perintah	Python API
Terbaik Untuk	Kerja visual	Skrip	Integrasi
Automasi	Terhad	Baik	Cemerlang
Fleksibiliti	Asas	Baik	Maksimum
Lesen	Chloros+	Chloros+	Chloros+

S: Bolehkah saya mengedarkan apl yang dibina dengan SDK?J: Kod SDK boleh disepadukan ke dalam aplikasi anda, tetapi:

• Pengguna akhir memerlukan Chloros dipasang

• Pengguna akhir memerlukan lesen Chloros+ aktif

• Pengedaran komersial memerlukan pelesenan OEM

Hubungi [e-mail] untuk pertanyaan OEM.

---

S: Bagaimanakah cara saya mengemas kini SDK?

pip install --upgrade chloros-sdk

---

S: Di manakah imej yang diproses disimpan?

Secara lalai, dalam Laluan Projek :

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

---

S: Bolehkah saya memproses imej daripada skrip Python berjalan mengikut jadual?J: Ya! Gunakan Windows Task Scheduler dengan skrip Python:

# scheduled_processing.py
from chloros_sdk import process_folder

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

Jadualkan melalui Penjadual Tugas untuk dijalankan setiap hari.

---

S: Adakah SDK menyokong async/menunggu?J: Versi semasa adalah segerak. Untuk tingkah laku tak segerak, gunakan wait=False atau jalankan dalam urutan berasingan:

import threading

def process_thread():
    chloros.process()

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

# Continue with other work...

---

S: Bagaimanakah cara saya bertukar antara akaun Chloros+ yang berbeza?J: Gunakan kaedah logout() untuk mengosongkan bukti kelayakan cache, kemudian log masuk semula dengan akaun baharu:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

Selepas log keluar, sahkan dengan akaun baharu melalui GUI, Penyemak Imbas atau CLI sebelum menggunakan SDK sekali lagi.

---

Mendapatkan Bantuan

Dokumentasi

• Rujukan API: Halaman ini

Saluran Sokongan

• E-mel: [e-mail]

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

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

Kod Contoh

Semua contoh yang disenaraikan di sini telah diuji dan sedia pengeluaran. Salin dan sesuaikan mereka untuk kes penggunaan anda.

---

LesenPerisian Milik - Hak Cipta (c) 2025 MAPIR Inc.

SDK memerlukan langganan Chloros+ yang aktif. Penggunaan, pengedaran atau pengubahsuaian yang tidak dibenarkan adalah dilarang.