CLI: Linha de comando

O **Chloros CLI** fornece acesso poderoso por linha de comando ao mecanismo de processamento de imagens Chloros, permitindo automação, criação de scripts e operação sem monitor para seus fluxos de trabalho de imagem.

Principais recursos

• 🚀 Automação - Processamento em lote de scripts de vários conjuntos de dados

• 🔗 Integração - Incorpore em fluxos de trabalho e pipelines existentes

• 💻 Operação sem interface gráfica - Execute sem GUI

• 🌍 Multilíngue - Suporte para 38 idiomas

• ⚡ Processamento paralelo - Escala dinamicamente para sua CPU (até 16 trabalhadores paralelos)

Requisitos

Requisito	Detalhes
Sistema operacional	Windows 10/11 (64 bits)
Licença	Chloros+ (plano pago necessário)
Memória	Mínimo de 8 GB de RAM (recomendado 16 GB)
Internet	Necessária para ativação da licença
Espaço em disco	Varia de acordo com o tamanho do projeto

Requisito de licença: O CLI requer uma assinatura paga do Chloros+. Os planos padrão (gratuitos) não têm acesso ao CLI. Acesse https://cloud.mapir.camera/pricing para atualizar.

Início rápido

Instalação

O CLI é incluído automaticamente com o instalador Chloros:

1. Baixe e execute o Chloros Installer.exe

2. Conclua o assistente de instalação

3. CLI instalado em: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

O instalador adiciona automaticamente o chloros-cli ao PATH do seu sistema. Reinicie o terminal após a instalação.

Configuração inicial

Antes de usar o CLI, ative sua licença Chloros+:

# 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"

Uso básico

Processe uma pasta com as configurações padrão:

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

---

Referência de comandos

Sintaxe geral

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

---

Comandos

process - Processar imagens

Processe imagens em uma pasta com calibração.

Sintaxe:

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

Exemplo:

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

Opções do comando Processar

Opção	Tipo	Padrão	Descrição
<input-folder>	Caminho	Obrigatório	Pasta contendo imagens multiespectrais RAW/JPG
-o, --output	Caminho	Igual à entrada	Pasta de saída para imagens processadas
-n, --project-name	String	Gerado automaticamente	Nome personalizado do projeto
--vignette	Sinalizador	Ativado	Ativar correção de vinheta
--no-vignette	Sinalizador	-	Desativar correção de vinheta
--reflectance	Sinalizador	Ativado	Ativar calibração de refletância
--no-reflectance	Sinalizador	-	Desativar calibração de refletância
--ppk	Sinalizador	Desativado	Aplicar correções PPK a partir dos dados do sensor de luz .daq
--format	Opção	TIFF (16 bits)	Formato de saída: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Inteiro	Automático	Tamanho mínimo do alvo em pixels para detecção do painel de calibração
--target-clustering	Inteiro	Automático	Limite de agrupamento do alvo (0-100)
--exposure-pin-1	String	Nenhum	Bloquear exposição para modelo de câmera (Pino 1)
--exposure-pin-2	String	Nenhum	Bloquear exposição para modelo de câmera (Pino 2)
--recal-interval	Número inteiro	Automático	Intervalo de recalibração em segundos
--timezone-offset	Número inteiro	0	Desvio de fuso horário em horas

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login - Autenticar conta

Faça login com suas credenciais Chloros+ para habilitar o processamento CLI.

Sintaxe:

chloros-cli login <email> <password>

Exemplo:

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

Caracteres especiais: Use aspas simples em torno de senhas que contenham caracteres como $, ! ou espaços.

Saída:

***

logout - Limpar credenciais

Limpe as credenciais armazenadas e saia da sua conta.

Sintaxe:

chloros-cli logout

Exemplo:

chloros-cli logout

Saída:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Usuários do SDK: O Python SDK também fornece um método programático logout() para limpar credenciais dentro de scripts Python. Consulte a documentação do Python SDK para obter detalhes.

---

status - Verificar o status da licença

Exibe a licença atual e o status de autenticação.

Sintaxe:

chloros-cli status

Exemplo:

chloros-cli status

Saída:

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

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

---

export-status - Verificar o progresso da exportação

Monitora o progresso da exportação do Thread 4 durante ou após o processamento.

Sintaxe:

chloros-cli export-status

Exemplo:

chloros-cli export-status

Caso de uso: Chame este comando enquanto o processamento estiver em execução para verificar o progresso da exportação.***

language - Gerenciar idioma da interface

Exiba ou altere o idioma da interface CLI.

Sintaxe:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Exemplos:

# 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

Idiomas suportados (38 no total)

Código	Idioma	Nome nativo
en	Inglês	Inglês
es	Espanhol	Espanhol
pt	Português	Português
fr	Francês	Français
de	Alemão	Deutsch
it	Italiano	Italiano
ja	Japonês	日本語
ko	Coreano	한국어
zh	Chinês (simplificado)	简体中文
zh-TW	Chinês (tradicional)	繁體中文
ru	Russo	Русский
nl	Holandês	Nederlands
ar	Árabe	العربية
pl	Polonês	Polski
tr	Turco	Türkçe
hi	Hindi	हिंदी
id	Indonésio	Bahasa Indonesia
vi	Vietnamita	Tiếng Việt
th	Tailandês	ไทย
sv	Sueco	Svenska
da	Dinamarquês	Dansk
no	Norueguês	Norsk
fi	Finlandês	Suomi
el	Grego	Ελληνικά
cs	Tcheco	Čeština
hu	Húngaro	Magyar
ro	Romeno	Română
uk	Ucraniano	Українська
pt-BR	Português Brasileiro	Português Brasileiro
zh-HK	Cantonês	粵語
ms	Malaio	Bahasa Melayu
sk	Eslovaco	Slovenčina
bg	Búlgaro	Български
hr	Croata	Hrvatski
lt	Lituano	Lietuvių
lv	Letão	Latviešu
et	Estoniano	Eesti
sl	Esloveno	Slovenščina

Persistência automática: Sua preferência de idioma é salva em ~/.chloros/cli_language.json e permanece em todas as sessões.

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set-project-folder - Definir pasta padrão do projeto

Altere a localização da pasta padrão do projeto (compartilhada com a GUI).

Sintaxe:

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

Exemplo:

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

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get-project-folder - Mostrar pasta do projeto

Exibe o local da pasta padrão atual do projeto.

Sintaxe:

chloros-cli get-project-folder

Exemplo:

chloros-cli get-project-folder

Saída:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

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reset-project-folder - Redefinir para o padrão

Redefinir a pasta do projeto para o local padrão.

Sintaxe:

chloros-cli reset-project-folder

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Opções globais

Essas opções se aplicam a todos os comandos:

Opção	Tipo	Padrão	Descrição
--backend-exe	Caminho	Detectado automaticamente	Caminho para o executável do backend
--port	Número inteiro	5000	Número da porta do backend API
--restart	Sinalizador	-	Forçar reinicialização do backend (encerra processos existentes)
--version	Sinalizador	-	Mostrar informações da versão e sair
--help	Sinalizador	-	Mostrar informações de ajuda e sair

Exemplo com opções globais:

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

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Guia de configurações de processamento

Processamento paralelo

Chloros+ CLI dimensiona automaticamenteo processamento paralelo para corresponder às capacidades do seu computador:Como funciona:

• Detecta os núcleos da CPU e a RAM

• Aloca trabalhadores: 2× núcleos da CPU (usa hyperthreading)

• Máximo: 16 trabalhadores paralelos (para estabilidade)Níveis do sistema:

Tipo de sistema	CPU	RAM	Trabalhadores	Desempenho
Alta performance	16+ núcleos	32+ GB	Até 16	Velocidade máxima
Médio	8-15 núcleos	16-31 GB	8-16	Excelente velocidade
Baixo	4-7 núcleos	8-15 GB	4-8	Boa velocidade

Otimização automática: O CLI detecta automaticamente as especificações do seu sistema e configura o processamento paralelo ideal. Não é necessária nenhuma configuração manual!

Métodos Debayer

O CLI usa Alta qualidade (mais rápido) como algoritmo debayer padrão e recomendado:

Método	Qualidade	Velocidade	Descrição
Alta qualidade (mais rápido) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Algoritmo sensível às bordas (padrão, recomendado)

Correção de vinheta

O que faz: corrige a queda de luz nas bordas da imagem (cantos mais escuros comuns em imagens de câmera).

• Ativado por padrão - A maioria dos usuários deve manter essa opção ativada

• Use --no-vignette para desativar

Recomendação: sempre ative a correção de vinheta para garantir brilho uniforme em todo o quadro.

Calibração de refletância

Converte valores brutos do sensor em porcentagens de refletância padronizadas usando painéis de calibração.

• Ativado por padrão - Essencial para análise de vegetação

• Requer painéis de alvo de calibração nas imagens

• Use --no-reflectance para desativar

Requisitos: Certifique-se de que os painéis de calibração estejam devidamente expostos e visíveis em suas imagens para uma conversão precisa da refletância.

Correções PPK

O que faz: Aplica correções cinemáticas pós-processadas usando dados de log DAQ-A-SD para melhorar a precisão do GPS.

• Desativado por padrão

• Use --ppk para ativar

• Requer arquivos .daq na pasta do projeto do sensor de luz MAPIR DAQ-A-SD.

Formatos de saída

Formato	Profundidade de bits	Tamanho do arquivo	Ideal para
TIFF (16 bits) ⭐	Inteiro de 16 bits	Grande	Análise GIS, fotogrametria (recomendado)
TIFF (32 bits, porcentagem)	Flutuante de 32 bits	Muito grande	Análise científica, pesquisa
PNG (8 bits)	Inteiro de 8 bits	Médio	Inspeção visual, compartilhamento na web
JPG (8 bits)	Inteiro de 8 bits	Pequeno	Visualização rápida, saída compactada

***

Automação e scripts

Processamento em lote do PowerShell

Processe várias pastas de conjuntos de dados automaticamente:

# process_all_datasets.ps1

$datasets = Get-ChildItem "C:\Datasets\2025" -Directory

foreach ($dataset in $datasets) {
    Write-Host "Processing $($dataset.Name)..." -ForegroundColor Cyan
    
    chloros-cli process $dataset.FullName `
        --vignette `
        --reflectance
    
    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
        Write-Host "✓ $($dataset.Name) complete" -ForegroundColor Green
    } else {
        Write-Host "✗ $($dataset.Name) failed" -ForegroundColor Red
    }
}

Write-Host "All datasets processed!" -ForegroundColor Green

Script em lote Windows

Loop simples para processamento em lote:

@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

Script de automação Python

Automação avançada com tratamento de erros:

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"""
    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()

---

Fluxo de trabalho de processamento

Fluxo de trabalho padrão

1. Entrada: Pasta contendo pares de imagens RAW/JPG

2. Descoberta: CLI verifica automaticamente os arquivos de imagem compatíveis

3. Processamento: O modo paralelo se adapta aos núcleos da sua CPU (Chloros+)

4. Saída: Cria subpastas do modelo da câmera com as imagens processadas

Exemplo de estrutura de saída

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
    └── ...

Estimativas de tempo de processamento

Tempos de processamento típicos para 100 imagens (12 MP cada):

Modo	Tempo	Hardware
Modo paralelo	5-10 min	i7/Ryzen 7, 16 GB de RAM, SSD (até 16 trabalhadores)
Modo paralelo	10-15 min	i5/Ryzen 5, 8 GB de RAM, HDD (até 8 trabalhadores)

Dica de desempenho: O tempo de processamento varia de acordo com a quantidade de imagens, a resolução e as especificações do computador.

---

Solução de problemas

CLI não encontrado

Erro:

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

Soluções:

1. Verifique o local da instalação:

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

1. Use o caminho completo se não estiver no PATH:

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

1. Adicione ao PATH manualmente:

   • Abra Propriedades do sistema → Variáveis de ambiente

   • Edite a variável PATH

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

   • Reinicie o terminal

---

Falha ao iniciar o backendErro:

Backend failed to start within 30 seconds

Soluções:

1. Verifique se o backend já está em execução (feche-o primeiro)

2. Verifique se o Windows Firewall não está bloqueando

3. Tente uma porta diferente:

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

1. Force a reinicialização do backend:

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

---

Problemas de licença/autenticaçãoErro:

Chloros+ license required for CLI access

Soluções:

1. Verifique se você tem uma assinatura ativa do Chloros+

2. Faça login com suas credenciais:

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

1. Verifique o status da licença:

chloros-cli status

1. Entre em contato com o suporte: [e-mail]

---

Nenhuma imagem encontradaErro:

No images found in the specified folder

Soluções:

1. Verifique se a pasta contém formatos compatíveis (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Verifique se o caminho da pasta está correto (use aspas para caminhos com espaços)

3. Certifique-se de que você tem permissões de leitura para a pasta

4. Verifique se as extensões dos arquivos estão corretas

---

Processamento travado ou congeladoSoluções:

1. Verifique o espaço disponível em disco (certifique-se de que há espaço suficiente para a saída)

2. Feche outros aplicativos para liberar memória

3. Reduza a quantidade de imagens (processe em lotes)

---

Porta já em usoErro:

Port 5000 is already in use

Solução:

Especifique uma porta diferente:

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

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Perguntas frequentes

P: Preciso de uma licença para o CLI?

R:Sim! O CLI requer umalicença Chloros+ paga.

• ❌ Plano padrão (gratuito): CLI desativado

• ✅ Planos Chloros+ (pagos): CLI totalmente habilitado

Inscreva-se em: https://cloud.mapir.camera/pricing

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P: Posso usar o CLI em um servidor sem GUI?R: Sim! O CLI funciona completamente sem interface gráfica. Requisitos:

• Windows Server 2016 ou posterior

• Visual C++ Redistributable instalado

• RAM suficiente (mínimo de 8 GB, recomendado 16 GB)

• Ativação única da licença GUI em qualquer máquina

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P: Onde as imagens processadas são salvas?R:Por padrão, as imagens processadas são salvas namesma pasta da entrada em subpastas do modelo da câmera (por exemplo, Survey3N_RGN/).

Use a opção -o para especificar uma pasta de saída diferente:

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

---

P: Posso processar várias pastas ao mesmo tempo?R: Não diretamente em um único comando, mas você pode usar scripts para processar pastas sequencialmente. Consulte a seção Automação e scripts.***

P: Como faço para salvar a saída do CLI em um arquivo de log?PowerShell:

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

Lote:

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

---

P: O que acontece se eu pressionar Ctrl+C durante o processamento?R: O CLI irá:

1. Interromper o processamento de forma adequada

2. Desligar o backend

3. Sair com o código 130

Imagens parcialmente processadas podem permanecer na pasta de saída.

---

P: Posso automatizar o processamento do CLI?R: Com certeza! O CLI foi projetado para automação. Consulte Automação e scripts para obter exemplos do PowerShell, Batch e Python.***

P: Como posso verificar a versão do CLI?R:

chloros-cli --version

Saída:

Chloros CLI 1.0.2

---

Obtendo ajuda

Ajuda da linha de comando

Veja as informações de ajuda diretamente no CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Canais de suporte

• E-mail: [e-mail]

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

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

Exemplos completos

Exemplo 1: Processamento básico

Processe com as configurações padrão (vinheta, refletância):

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

---

Exemplo 2: Resultado científico de alta qualidade

32 bits flutuante TIFF:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^
  --format "TIFF (32-bit, Percent)" ^
  --vignette ^
  --reflectance

---

Exemplo 3: Processamento rápido de pré-visualização

8 bits PNG sem calibração para revisão rápida:

chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A" ^
  --format "PNG (8-bit)" ^
  --no-vignette ^
  --no-reflectance

---

Exemplo 4: Processamento corrigido por PPK

Aplique correções PPK com refletância:

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

---

Exemplo 5: Localização personalizada da saída

Processe para uma unidade diferente com formato específico:

chloros-cli process "C:\Input\Raw_Images" ^
  -o "D:\Output\Processed" ^
  --format "TIFF (16-bit)"

---

Exemplo 6: Fluxo de trabalho de autenticação

Concluir o fluxo de autenticação:

# Step 1: Login
chloros-cli login [e-mail] 'MyP@ssw0rd'

# Step 2: Verify status
chloros-cli status

# Step 3: Process images
chloros-cli process "C:\Datasets\Field_A"

# Step 4: Logout (optional, when switching accounts)
chloros-cli logout

---

Exemplo 7: Uso multilíngue

Alterar o idioma da interface:

# List available languages
chloros-cli language --list

# Change to Spanish
chloros-cli language es

# Process with Spanish interface
chloros-cli process "C:\Vuelos\Campo_A"

# Change back to English
chloros-cli language en