# CLI: Wiersz poleceń
\*\*Chloros CLI\*\* zapewnia rozbudowany dostęp z wiersza poleceń do silnika przetwarzania obrazów Chloros, umożliwiając automatyzację, tworzenie skryptów i pracę w trybie bezinterfejsowym w ramach procesów przetwarzania obrazów. ### Kluczowe funkcje * 🚀 **Automatyzacja** — przetwarzanie wsadowe wielu zestawów danych za pomocą skryptów * 🔗 **Integracja** — wbudowanie w istniejące procesy i potoki * 💻 **Praca bez interfejsu graficznego** — uruchamianie bez GUI * 🌍 **Wielojęzyczność** — obsługa 38 języków * ⚡ **Przetwarzanie równoległe** — [Dynamic Compute Adaptation](https://mapir.gitbook.io/chloros/pl/architektura-przetwarzania/dynamic-compute-adaptation) automatycznie optymalizuje działanie pod kątem posiadanego sprzętu ### Wymagania | Wymaganie | Szczegóły | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | **System operacyjny** | Windows 10/11 (64-bit), Linux x86\_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6) | | **Licencja** | Chloros+ ([wymagany płatny plan](https://cloud.mapir.camera/pricing)) | | **Pamięć** | Minimum 8 GB pamięci RAM (zalecane 16 GB) | | **Internet** | Wymagany do aktywacji licencji | | **Miejsce na dysku** | Zależy od wielkości projektu | {% hint style="warning" %} **Wymagania licencyjne**: CLI wymaga płatnej subskrypcji Chloros+. Plany standardowe (bezpłatne) nie zapewniają dostępu do CLI. Odwiedź stronę , aby dokonać aktualizacji. {% endhint %} ## Szybki start ### Instalacja #### Windows CLI jest automatycznie dołączony do instalatora Chloros: 1. Pobierz i uruchom **Chloros Installer.exe** 2. Ukończ pracę kreatora instalacji 3. CLI zainstalowano w: `C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe` {% hint style="success" %} Instalator automatycznie dodaje `chloros-cli` do ścieżki systemowej PATH. Po instalacji uruchom ponownie terminal. {% endhint %} #### Linux Zainstaluj pakiet `.deb` dla swojej architektury: ```bash # Linux amd64 sudo dpkg -i chloros-amd64.deb # Linux arm64 (NVIDIA Jetson, JetPack 6) sudo dpkg -i chloros-arm64-jp6.deb ``` Szczegółowe informacje na temat konfiguracji Linux można znaleźć w sekcji [Instalacja Linux](https://mapir.gitbook.io/chloros/pl/linux-i-przetwarzanie-brzegowe/linux-installation). ### Pierwsza konfiguracja Przed rozpoczęciem korzystania z CLI należy aktywować licencję Chloros+: **Windows:** ```powershell # Login with your Chloros+ account chloros-cli login user@example.com 'your_password' # Check license status chloros-cli status # Process your first project chloros-cli process "C:\Images\Dataset001" ``` **Linux:** ```bash # Login with your Chloros+ account chloros-cli login user@example.com 'your_password' # Check license status chloros-cli status # Process your first project chloros-cli process ~/images/dataset001 ``` ### Podstawowe użycie Przetwarzanie folderu przy użyciu ustawień domyślnych: **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Images\Dataset001" ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/images/dataset001 ``` *** ## Opis poleceń ### Ogólna składnia ``` chloros-cli [global-options] [command-options] ``` *** ## Polecenia ### `process` — Przetwarzanie obrazów Przetwarzanie obrazów w folderze z kalibracją. **Składnia:** ```bash chloros-cli process [options] ``` **Przykłady:** ```bash # Windows chloros-cli process "C:\Datasets\Survey_001" --vignette --reflectance # Linux chloros-cli process ~/datasets/survey_001 --vignette --reflectance ``` #### Opcje polecenia przetwarzania | Opcja | Typ | Domyślna | Opis | | ----------------------- | ---------------- | --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | | `` | Ścieżka | *Wymagane* | Folder zawierający obrazy wielospektralne w formacie RAW/JPG | | `-o, --output` | Ścieżka | Tak samo jak dane wejściowe | Folder wyjściowy dla przetworzonych obrazów | | `-n, --project-name` | Ciąg znaków | Generowane automatycznie | Niestandardowa nazwa projektu | | `--vignette` | Flaga | Włączone | Włącz korekcję winietowania | | `--no-vignette` | Flaga | - | Wyłącz korekcję winietowania | | `--reflectance` | Flaga | Włączone | Włącz kalibrację odbicia | | `--no-reflectance` | Flaga | - | Wyłącz kalibrację odbicia | | `--ppk` | Flaga | Wyłączone | Zastosuj korekcje PPK na podstawie danych z czujnika światła .daq | | `--format` | Wybór | TIFF (16-bit) | Format wyjściowy: `TIFF (16-bit)`, `TIFF (32-bit, Percent)`, `PNG (8-bit)`, `JPG (8-bit)` | | `--min-target-size` | Liczba całkowita | Auto | Minimalny rozmiar celu w pikselach dla wykrywania panelu kalibracyjnego | | `--target-clustering` | Liczba całkowita | Auto | Próg grupowania celów (0-100) | | `--debayer` | Wybór | `standard` | Metoda debayera: `standard` lub `texture-aware` (tylko Chloros+) | | `--target`, `--targets` | Flaga | Wyłączone | Szukaj celów kalibracji tylko w podfolderze „target” lub „targets” (przyspiesza przetwarzanie) | | `--indices` | Lista | Brak | Wskaźniki wegetacji do obliczenia (np. `--indices NDVI NDRE GNDVI`) | | `--exposure-pin-1` | Ciąg znaków | Brak | Zablokuj ekspozycję dla modelu kamery (pin 1) | | `--exposure-pin-2` | Ciąg znaków | Brak | Blokada ekspozycji dla modelu kamery (pin 2) | | `--recal-interval` | Liczba całkowita | Auto | Interwał ponownej kalibracji w sekundach | | `--timezone-offset` | Liczba całkowita | 0 | Różnica stref czasowych w godzinach | *** ### `login` - Uwierzytelnianie konta Zaloguj się przy użyciu danych logowania Chloros+, aby włączyć przetwarzanie CLI. **Składnia:** ```bash chloros-cli login ``` **Przykład:** ```bash chloros-cli login user@example.com 'MyP@ssw0rd123' ``` {% hint style="warning" %} **Znaki specjalne**: Użyj pojedynczych cudzysłowów wokół haseł zawierających znaki takie jak `$`, `!` lub spacje. {% endhint %} **Wynik:**
\*\*\* ### `logout` — Wyczyść dane uwierzytelniające Wyczyść zapisane dane uwierzytelniające i wyloguj się ze swojego konta. **Składnia:** ```bash chloros-cli logout ``` **Przykład:** ```bash chloros-cli logout ``` **Wynik:** ``` ✓ Logout successful ℹ Credentials cleared from cache ``` {% hint style="info" %} **Użytkownicy SDK**: Python SDK udostępnia również programową metodę `logout()` do czyszczenia danych uwierzytelniających w skryptach Python. Szczegółowe informacje można znaleźć w [dokumentacji Python SDK](https://mapir.gitbook.io/chloros/pl/api-python-sdk#logout). {% endhint %} *** ### `status` — Sprawdź stan licencji Wyświetla aktualny stan licencji i uwierzytelnienia. **Składnia:** ```bash chloros-cli status ``` **Przykład:** ```bash chloros-cli status ``` **Wynik:** ``` ╔══════════════════════════════════════╗ ║ LICENSE & ACCOUNT INFORMATION ║ ╚══════════════════════════════════════╝ 📧 Email: user@example.com 📋 Plan: Chloros+ Professional 🔓 API/CLI Access: Enabled ✓ Status: Active ``` *** ### `export-status` — Sprawdź postęp eksportu Monitoruj postęp eksportu wątku 4 podczas przetwarzania lub po jego zakończeniu. **Składnia:** ```bash chloros-cli export-status ``` **Przykład:** ```bash chloros-cli export-status ``` **Przypadek użycia:** Wywołaj to polecenie podczas trwania przetwarzania, aby sprawdzić postęp eksportu.\*\*\* ### `language` — Zarządzanie językiem interfejsu Wyświetl lub zmień język interfejsu CLI. **Składnia:** ```bash # Show current language chloros-cli language # List all available languages chloros-cli language --list # Set a specific language chloros-cli language ``` **Przykłady:** ```bash # 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 ``` #### Obsługiwane języki (łącznie 38) | Kod | Język | Nazwa w języku ojczystym | | ------- | ----------------------- | ------------------------ | | `en` | angielski | English | | `es` | hiszpański | Español | | `pt` | portugalski | Português | | `fr` | Francuski | Français | | `de` | Niemiecki | Deutsch | | `it` | Włoski | Italiano | | `ja` | Japoński | 日本語 | | `ko` | Koreański | 한국어 | | `zh` | Chiński (uproszczony) | 简体中文 | | `zh-TW` | Chiński (tradycyjny) | 繁體中文 | | `ru` | Rosyjski | Русский | | `nl` | Holenderski | Nederlands | | `ar` | Arabski | العربية | | `pl` | Polski | Polski | | `tr` | Turecki | Türkçe | | `hi` | Hindi | हिंदी | | `id` | Indonezyjski | Bahasa Indonesia | | `vi` | Wietnamski | Tiếng Việt | | `th` | Tajski | ไทย | | `sv` | Szwedzki | Svenska | | `da` | Duński | Dansk | | `no` | Norweski | Norsk | | `fi` | Fiński | Suomi | | `el` | Grecki | Ελληνικά | | `cs` | Czeski | Čeština | | `hu` | Węgierski | Magyar | | `ro` | Rumuński | Română | | `uk` | Ukraiński | Українська | | `pt-BR` | Brazylijski portugalski | Português Brasileiro | | `zh-HK` | Kantoński | 粵語 | | `ms` | Malajski | Bahasa Melayu | | `sk` | Słowacki | Slovenčina | | `bg` | Bułgarski | Български | | `hr` | Chorwacki | Hrvatski | | `lt` | Litewski | Lietuvių | | `lv` | Łotewski | Latviešu | | `et` | Estoński | Eesti | | `sl` | Słoweński | Slovenščina | {% hint style="success" %} **Automatyczne zachowanie**: Twoje preferencje językowe są zapisywane w `~/.chloros/cli_language.json` i zachowywane we wszystkich sesjach. {% endhint %} *** ### `set-project-folder` - Ustaw domyślny folder projektu Zmień lokalizację domyślnego folderu projektu (współdzieloną z GUI w Windows). **Składnia:** ```bash chloros-cli set-project-folder ``` **Przykłady:** ```bash # Windows chloros-cli set-project-folder "C:\Projects\2025" # Linux chloros-cli set-project-folder ~/projects/2025 ``` *** ### `get-project-folder` — Pokaż folder projektu Wyświetla aktualną lokalizację domyślnego folderu projektu. **Składnia:** ```bash chloros-cli get-project-folder ``` **Przykład:** ```bash chloros-cli get-project-folder ``` **Wynik:** ``` # Windows ℹ Current project folder: C:\Projects\2025 # Linux ℹ Current project folder: /home/user/.local/share/chloros/projects ``` *** ### `reset-project-folder` — Przywróć ustawienia domyślne Przywróć domyślną lokalizację folderu projektu. **Składnia:** ```bash chloros-cli reset-project-folder ``` *** ### `selftest` — Uruchom diagnostykę systemu Uruchamia 7 testów diagnostycznych w celu sprawdzenia konfiguracji systemu. **Składnia:** ```bash chloros-cli selftest ``` **Przeprowadzone testy diagnostyczne:** 1. Sprawdzenie wersji 2. Dostępność portu (5000) 3. Uruchomienie zaplecza 4. Test łączności API 5. Informacje o systemie i wykrywanie GPU 6. Weryfikacja modeli odszumiania 7. Sprawdzenie dostępności CUDA {% hint style="info" %} **Przydatne przy rozwiązywaniu problemów**: Uruchom `selftest` po instalacji, aby sprawdzić, czy system jest poprawnie skonfigurowany, zwłaszcza na Linux/Jetson, gdzie może być konieczna weryfikacja ustawień GPU i CUDA. {% endhint %} *** ### `update` — Sprawdź dostępność aktualizacji (tylko Linux) Sprawdź dostępność aktualizacji CLI i zainstaluj je na systemach Linux. **Składnia:** ```bash # Check for updates without installing chloros-cli update --check # Check for and install updates chloros-cli update ``` | Opcja | Opis | | --------- | --------------------------------------------------- | | `--check` | Tylko sprawdź dostępność aktualizacji, nie instaluj | {% hint style="info" %} To polecenie jest dostępne tylko w systemie Linux. W systemie Windows aktualizacje są dostarczane za pośrednictwem instalatora. {% endhint %} *** ## Opcje globalne Te opcje dotyczą wszystkich poleceń: | Opcja | Typ | Domyślnie | Opis | | --------------- | ---------------- | ----------------------- | --------------------------------------------------------------- | | `--backend-exe` | Ścieżka | Wykrywane automatycznie | Ścieżka do pliku wykonywalnego zaplecza | | `--port` | Liczba całkowita | 5000 | Numer portu zaplecza API | | `--restart` | Flaga | - | Wymuś ponowne uruchomienie backendu (zabija istniejące procesy) | | `--version` | Flaga | - | Pokaż informacje o wersji i zamknij program | | `--help` | Flaga | - | Pokaż informacje pomocy i zamknij program | {% hint style="info" %} **Automatyczne wykrywanie backendu**: Ścieżka `--backend-exe` jest wykrywana automatycznie dla danej platformy: * **Windows**: `C:\Program Files\MAPIR\Chloros\resources\backend\chloros-backend.exe` * **Linux (.deb)**: `/usr/lib/chloros/chloros-backend` * **Linux (ręcznie)**: `/opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend` {% endhint %} **Przykład z opcjami globalnymi:** **Windows:** ```powershell chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Survey_001" ``` **Linux:** ```bash chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/survey_001 ``` *** ## Przewodnik po ustawieniach przetwarzania ### Przetwarzanie równoległe i dynamiczna adaptacja obliczeniowa Chloros 1.1.0 zawiera funkcję [dynamicznej adaptacji obliczeniowej](https://mapir.gitbook.io/chloros/pl/architektura-przetwarzania/dynamic-compute-adaptation) — silnik przetwarzania **automatycznie wykrywa sprzęt** i wybiera optymalną strategię: | Platforma | Strategia | Pracownicy | Potok | Uwagi | | ----------------------------------------------------- | -------------- | ----------- | -------------- | -------------------------------------------- | | **Jetson Nano 8 GB** | `GPU_SINGLE` | 1 | `tiled_gpu` | Efektywne wykorzystanie pamięci, sekwencyjne | | **Jetson Orin NX 16 GB** | `GPU_PARALLEL` | 3 | `fused_gpu` | Równoległe przetwarzanie na GPU | | **Komputer stacjonarny z procesorem graficznym 8 GB** | `GPU_SINGLE` | 3 | `tiled_gpu` | Dobra wydajność komputera stacjonarnego | | **Komputer stacjonarny z kartą graficzną 12 GB+** | `GPU_PARALLEL` | 3-4 | `fused_gpu` | Optymalna wydajność komputera stacjonarnego | | **System wyłącznie z procesorem** | `CPU_PARALLEL` | rdzenie - 1 | `cpu_fallback` | Nie wymaga karty graficznej | {% hint style="success" %} **Nie wymaga ręcznej konfiguracji!** Chloros automatycznie wykrywa procesor, kartę graficzną, pamięć RAM oraz (w przypadku Jetson) czujniki temperatury, a następnie automatycznie konfiguruje optymalny potok przetwarzania. {% endhint %} ### Metody debayera | Metoda | Flaga CLI | Jakość | Szybkość | Licencja | | ------------------------------------------------------- | ------------------------- | --------- | -------- | -------------------- | | **Standardowa (szybka, średnia jakość)** | `--debayer standard` | Dobra | Szybka | Bezpłatna / Chloros+ | | **Z uwzględnieniem tekstury (wolna, najwyższa jakość)** | `--debayer texture-aware` | Najwyższa | Wolna | Tylko Chloros+ | Domyślną metodą debayera jest **Standardowa**. Metoda**Z uwzględnieniem tekstury** wykorzystuje model usuwania szumów oparty na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, zapewniając najwyższą jakość wyników, ale wymaga licencji Chloros+ oraz procesora graficznego NVIDIA. ```bash # Use Texture Aware debayer (Chloros+ only) chloros-cli process ~/datasets/field_a --debayer texture-aware ``` ### Korekcja winietowania **Co robi:** Koryguje spadek jasności na krawędziach obrazu (ciemniejsze rogi, typowe dla zdjęć z aparatu). * **Włączone domyślnie** — większość użytkowników powinna pozostawić tę opcję włączoną * Użyj `--no-vignette`, aby wyłączyć {% hint style="success" %} **Zalecenie**: Zawsze włączaj korekcję winietowania, aby zapewnić jednolitą jasność w całej klatce. {% endhint %} ### Kalibracja odbicia Konwertuje surowe wartości czujnika na znormalizowane wartości procentowe odbicia przy użyciu paneli kalibracyjnych. * **Włączone domyślnie** – niezbędne do analizy roślinności * Wymaga paneli kalibracyjnych na zdjęciach * Użyj `--no-reflectance`, aby wyłączyć {% hint style="info" %} **Wymagania**: Upewnij się, że panele kalibracyjne są odpowiednio naświetlone i widoczne na zdjęciach, aby zapewnić dokładną konwersję współczynnika odbicia. {% endhint %} ### Korekcje PPK **Co robi:** Stosuje korekty kinematyczne przetwarzane po zebraniu danych (Post-Processed Kinematic) przy użyciu danych dziennika DAQ-A-SD w celu poprawy dokładności GPS. * **Domyślnie wyłączone** * Użyj `--ppk`, aby włączyć * Wymaga plików .daq w folderze projektu z czujnika światła DAQ-A-SD MAPIR. ### Formaty wyjściowe
FormatGłębia bitowaRozmiar plikuNajlepsze zastosowanie
TIFF (16-bitowy) ⭐16-bitowa liczba całkowitaDużyAnaliza GIS, fotogrametria (zalecane)
TIFF (32-bitowe, procent)32-bitowa liczba zmiennoprzecinkowaBardzo dużyAnaliza naukowa, badania
PNG (8-bit)8-bitowa liczba całkowitaŚredniKontrola wzrokowa, udostępnianie w sieci
JPG (8-bit)Liczba całkowita 8-bitowaMałySzybki podgląd, skompresowany wynik
\*\*\* ## Automatyzacja i skrypty ### Przetwarzanie wsadowe w PowerShell (Windows) Automatyczne przetwarzanie wielu folderów z zestawami danych w Windows: ```powershell # 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 ``` ### Skrypt wsadowy Windows (Windows) Prosta pętla do przetwarzania wsadowego w Windows: ```batch @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 ``` ### Przetwarzanie wsadowe w Bash (Linux) Przetwarzanie wielu folderów z zestawami danych w Linux: ```bash #!/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!" ``` ### Skrypt automatyzacji Python (wieloplatformowy) Zaawansowana automatyzacja z obsługą błędów (działa na Windows i Linux): ```python 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() ``` *** ## Przebieg przetwarzania ### Standardowy przebieg 1. **Dane wejściowe**: Folder zawierający pary obrazów RAW/JPG 2. **Wykrywanie**: CLI automatycznie skanuje w poszukiwaniu obsługiwanych plików obrazów 3. **Przetwarzanie**: Tryb równoległy skaluje się do liczby rdzeni procesora (Chloros+) 4. **Wynik**: Tworzy podfoldery według modeli aparatów z przetworzonymi obrazami ### Przykładowa struktura wyników ``` 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 └── ... ``` ### Szacunkowy czas przetwarzania Typowy czas przetwarzania 100 obrazów (każdy o rozdzielczości 12 MP): | Platforma | Tryb | Szacowany czas | Uwagi | | ------------------------------------------------- | -------------- | -------------- | -------------------------------- | | **Komputer stacjonarny z kartą graficzną 12 GB+** | `GPU_PARALLEL` | 5–10 min | Najszybsza opcja | | **Komputer stacjonarny z kartą graficzną 8 GB** | `GPU_SINGLE` | 10–15 min | Dobra wydajność | | **Jetson Orin NX 16 GB** | `GPU_PARALLEL` | 15–25 min | Przetwarzanie brzegowe | | **Jetson Nano 8 GB** | `GPU_SINGLE` | 30–60 min | Ograniczona pamięć | | **Tylko procesor** | `CPU_PARALLEL` | 20–40 min | Nie wymaga procesora graficznego | {% hint style="info" %} **Wskazówka dotycząca wydajności**: Czas przetwarzania zależy od liczby obrazów, rozdzielczości, metody debayeringu oraz sprzętu. Debayering z uwzględnieniem tekstur trwa znacznie dłużej niż standardowy. Szczegółowe informacje można znaleźć w sekcji [Dynamiczna adaptacja obliczeniowa](https://mapir.gitbook.io/chloros/pl/architektura-przetwarzania/dynamic-compute-adaptation). {% endhint %} *** ## Rozwiązywanie problemów ### Nie znaleziono CLI **Błąd Windows:** ``` 'chloros-cli' is not recognized as an internal or external command ``` **Windows Rozwiązania:** 1. Sprawdź lokalizację instalacji: ```powershell dir "C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe" ``` 2. Użyj pełnej ścieżki, jeśli nie ma w PATH: ```powershell "C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe" process "C:\Datasets\Field_A" ``` 3. Dodaj ręcznie do PATH: * Otwórz Właściwości systemu → Zmienne środowiskowe * Edytuj zmienną PATH * Dodaj: `C:\Program Files\Chloros\resources\cli` * Uruchom ponownie terminal **Błąd Linux:** ``` chloros-cli: command not found ``` **Linux Rozwiązania:** 1. Sprawdź instalację: ```bash which chloros-cli dpkg -L chloros-amd64 # or chloros-arm64-jp6 ``` 2. Zrestrukturyzuj powłokę: ```bash source ~/.bashrc ``` 3. Sprawdź uprawnienia: ```bash sudo chmod +x /usr/bin/chloros-cli ``` *** ### Nie udało się uruchomić backendu**Błąd:** ``` Backend failed to start within 30 seconds ``` **Rozwiązania:** 1. Sprawdź, czy backend już działa (najpierw go zamknij) 2. Sprawdź, czy zapora sieciowa nie blokuje połączenia (Windows) lub sprawdź dostępność portu (Linux: `lsof -i :5000`) 3. Wypróbuj inny port: ```bash # Windows chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Field_A" # Linux chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a ``` 4. Wymuś ponowne uruchomienie serwera: ```bash # Windows chloros-cli --restart process "C:\Datasets\Field_A" # Linux chloros-cli --restart process ~/datasets/field_a ``` 5. W przypadku Linux sprawdź, czy plik wykonywalny zaplecza istnieje: ```bash ls -la /usr/lib/chloros/chloros-backend ``` *** ### Problemy z licencją / uwierzytelnianiem**Błąd:** ``` Chloros+ license required for CLI access ``` **Rozwiązania:** 1. Sprawdź, czy posiadasz aktywną subskrypcję Chloros+ 2. Zaloguj się przy użyciu swoich danych uwierzytelniających: ```bash chloros-cli login user@example.com 'password' ``` 3. Sprawdź status licencji: ```bash chloros-cli status ``` 4. Skontaktuj się z pomocą techniczną: *** ### Nie znaleziono obrazów**Błąd:** ``` No images found in the specified folder ``` **Rozwiązania:** 1. Sprawdź, czy folder zawiera obsługiwane formaty (.RAW, .TIF, .JPG) 2. Sprawdź, czy ścieżka do folderu jest poprawna (używaj cudzysłowów w przypadku ścieżek zawierających spacje) 3. Upewnij się, że masz uprawnienia do odczytu dla tego folderu 4. Sprawdź, czy rozszerzenia plików są poprawne *** ### Przetwarzanie zatrzymuje się lub zawiesza**Rozwiązania:** 1. Sprawdź dostępną przestrzeń dyskową (upewnij się, że jest wystarczająca dla wyników) 2. Zamknij inne aplikacje, aby zwolnić pamięć 3. Zmniejsz liczbę obrazów (przetwarzaj partiami) *** ### Port jest już używany**Błąd:** ``` Port 5000 is already in use ``` **Rozwiązania:** **Windows:** ```powershell chloros-cli --port 5001 process "C:\Datasets\Field_A" ``` **Linux:** ```bash # Find what's using port 5000 lsof -i :5000 # Use a different port chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a ``` *** ## Często zadawane pytania ### P: Czy potrzebuję licencji na CLI? **O:Tak! CLI wymaga płatnejlicencji Chloros+**. * ❌ Plan standardowy (bezpłatny): CLI wyłączony * ✅ Plany Chloros+ (płatne): CLI w pełni włączony Subskrybuj na: *** ### P: Czy mogę używać CLI na serwerze bez GUI?**O:** Tak! CLI działa całkowicie bez interfejsu graficznego. Jest to główny przypadek użycia w Linux.**Serwer Windows:** * Serwer Windows 2016 lub nowszy * Zainstalowany pakiet Visual C++ Redistributable **Serwer Linux:** * Ubuntu 20.04+ / Debian 11+ (amd64) lub JetPack 6 (arm64) * Instalacja za pomocą pakietu `.deb` **Obie platformy:** * Minimum 8 GB pamięci RAM (zalecane 16 GB) * Jednorazowa aktywacja licencji: `chloros-cli login user@example.com 'password'` *** ### P: Gdzie zapisywane są przetworzone obrazy?**O:Domyślnie przetworzone obrazy są zapisywane wtym samym folderze co pliki wejściowe**, w podfolderach nazwanych według modeli aparatów (np. `Survey3N_RGN/`). Użyj opcji `-o`, aby określić inny folder wyjściowy: ```bash # Windows chloros-cli process "C:\Input" -o "D:\Output" # Linux chloros-cli process ~/input -o ~/output ``` *** ### P: Czy mogę przetwarzać wiele folderów jednocześnie?**O:** Nie bezpośrednio za pomocą jednego polecenia, ale można użyć skryptów do sekwencyjnego przetwarzania folderów. Zobacz sekcję [Automatyzacja i skrypty](#automation--scripting).\*\*\* ### P: Jak zapisać dane wyjściowe CLI do pliku dziennika?**PowerShell:** ```powershell chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" | Tee-Object -FilePath "processing.log" ``` **Batch:** ```batch chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" > processing.log 2>&1 ``` **Linux Bash:** ```bash chloros-cli process ~/datasets/field_a 2>&1 | tee processing.log ``` *** ### P: Co się stanie, jeśli podczas przetwarzania naciśnę Ctrl+C?**Odp.:** CLI: 1. Płynnie zatrzyma przetwarzanie 2. Wyłączy backend 3. Zakończy działanie z kodem 130 Częściowo przetworzone obrazy mogą pozostać w folderze wyjściowym. *** ### Pyt.: Czy mogę zautomatyzować przetwarzanie CLI?**Odp.:** Oczywiście! Program CLI został zaprojektowany z myślą o automatyzacji. Zobacz [Automatyzacja i skrypty](#automation--scripting) dla PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) oraz Python (wieloplatformowe).\*\*\* ### P: Jak sprawdzić wersję CLI?**Odp.:** ```bash chloros-cli --version ``` **Wynik:** ``` Chloros CLI 1.1.0 ``` *** ## Pomoc ### Pomoc w wierszu poleceń Wyświetl informacje pomocy bezpośrednio w CLI: ```bash # General help chloros-cli --help # Command-specific help chloros-cli process --help chloros-cli login --help chloros-cli language --help ``` ### Kanały wsparcia * **E-mail**: * **Strona internetowa**: * **Ceny**: \*\*\* ## Kompletne przykłady ### Przykład 1: Podstawowe przetwarzanie Przetwarzanie z ustawieniami domyślnymi (winieta, odbicie): **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A_2025_01_15" ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15 ``` *** ### Przykład 2: Wysokiej jakości wyniki naukowe 32-bitowa zmiennoprzecinkowa TIFF: **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^ --format "TIFF (32-bit, Percent)" ^ --vignette ^ --reflectance ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/datasets/field_a \ --format "TIFF (32-bit, Percent)" \ --vignette \ --reflectance ``` *** ### Przykład 3: Szybkie przetwarzanie podglądu 8-bitowy PNG bez kalibracji do szybkiego przeglądu: **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^ --format "PNG (8-bit)" ^ --no-vignette ^ --no-reflectance ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/datasets/field_a \ --format "PNG (8-bit)" \ --no-vignette \ --no-reflectance ``` *** ### Przykład 4: Przetwarzanie z korekcją PPK Zastosuj korekcje PPK z wykorzystaniem współczynnika odbicia: **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^ --ppk ^ --reflectance ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/datasets/field_a \ --ppk \ --reflectance ``` *** ### Przykład 5: Niestandardowa lokalizacja wyjściowa Przetwarzaj do innej lokalizacji w określonym formacie: **Windows:** ```powershell chloros-cli process "C:\Input\Raw_Images" ^ -o "D:\Output\Processed" ^ --format "TIFF (16-bit)" ``` **Linux:** ```bash chloros-cli process ~/input/raw_images \ -o ~/output/processed \ --format "TIFF (16-bit)" ``` *** ### Przykład 6: Proces uwierzytelniania Kompletny proces uwierzytelniania (taki sam na wszystkich platformach): ```bash # Step 1: Login chloros-cli login user@example.com '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 ``` *** ### Przykład 7: Obsługa wielu języków Zmiana języka interfejsu (taka sama na wszystkich platformach): ```bash # 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 ```