API : Python SDK

O Chloros Python SDK fornece acesso programático ao motor de processamento de imagens Chloros, permitindo a automatização, fluxos de trabalho personalizados e integração perfeita com as suas aplicações Python e pipelines de investigação.

Principais funcionalidades

• 🐍 Python nativo - Código API limpo e em Python para processamento de imagens

• 🔧 Acesso total ao API - Controlo total sobre o processamento Chloros

• 🚀 Automatização - Crie fluxos de trabalho personalizados de processamento em lote

• 🔗 Integração - Incorpore o Chloros em aplicações Python existentes

• 📊 Pronto para investigação - Perfeito para pipelines de análise científica

• ⚡ Processamento Paralelo - Escala de acordo com os núcleos da sua CPU (Chloros+)

Requisitos

Requisito	Detalhes
Chloros instalado	Windows: Instalador para computador; Linux: Pacote .deb
Licença	Chloros+ (plano pago necessário)
Sistema operativo	Windows 10/11 (64 bits), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Python	Python 3.7 ou superior
Memória	Mínimo de 8 GB de RAM (recomendado 16 GB)
Internet	Necessária para ativação da licença

Requisitos de licença: O Python SDK requer uma subscrição paga Chloros+ para acesso ao API. Os planos Standard (gratuitos) não têm acesso ao API/SDK. Visite https://cloud.mapir.camera/pricing para atualizar.

Início rápido

Instalação

Instale via pip:

pip install chloros-sdk

Configuração inicial: Antes de utilizar o SDK, ative a sua licença Chloros+ abrindo o Chloros, Chloros (Navegador) ou o Chloros CLI e iniciando sessão com as suas credenciais. Isto só precisa de ser feito uma vez. No Linux (sem GUI), utilize: chloros-cli login [e-mail] 'password'

Utilização básica

Processe uma pasta com apenas algumas linhas:

from chloros_sdk import process_folder

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

# One-line processing (Linux)
results = process_folder("/home/user/drone_images/flight001")

Caminhos multiplataforma: Os exemplos de código nesta página utilizam caminhos no estilo Windows (por exemplo, C:\\DroneImages\\Flight001). No Linux, utilize em vez disso caminhos do tipo Linux (por exemplo, /home/user/drone_images/flight001 ou ~/drone_images/flight001). O SDK funciona de forma idêntica em ambas as plataformas.

Controlo total

Para fluxos de trabalho avançados:

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")  # Windows
# chloros.import_images("/home/user/drone_images/flight001")  # Linux

# Configure settings
chloros.configure(
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI"]
)

# Process images
chloros.process(mode="parallel", wait=True)

---

Guia de instalação

Pré-requisitos

Antes de instalar o SDK, certifique-se de que tem:

1. Chloros instalado — Windows: Instalador para computador (descarregar); Linux: Pacote .deb (Instalação do Linux)

2. Python 3.7+ instalado (python.org)

3. Licença Chloros+ ativa (atualização)

Instalar via pip

Instalação padrão:

pip install chloros-sdk

Com suporte para monitorização do progresso:

pip install chloros-sdk[progress]

Instalação de desenvolvimento:

pip install chloros-sdk[dev]

Verificar a instalação

Teste se o SDK está instalado corretamente:

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

---

Configuração inicial

Ativação da licença

O SDK utiliza a mesma licença que o Chloros, o Chloros (Navegador) e o Chloros CLI. Ative uma vez através da GUI ou do CLI:Windows:Abra oChloros ou o Chloros (Navegador) e inicie sessão no separador ou utilize o CLI.Linux: Utilize o CLI (sem GUI disponível):

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

A licença é armazenada em cache localmente e mantém-se após reinicializações.

Configuração única: Após iniciar sessão através da GUI ou do CLI, o SDK utiliza automaticamente a licença armazenada em cache. Não é necessária qualquer autenticação adicional!

Sair: Os utilizadores do SDK podem limpar programaticamente as credenciais armazenadas em cache utilizando o método logout(). Consulte o método logout() na Referência do API.

Testar ligação

Verifique se o SDK consegue ligar-se ao 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']}")

---

Referência do API

Classe ChlorosLocal

Classe principal para o processamento de imagens local do Chloros.

Construtor

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
)

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
api_url	str	"http://localhost:5000"	URL do backend local Chloros
auto_start_backend	bool	True	Iniciar automaticamente o backend, se necessário
backend_exe	str	None (auto-detect)	Caminho para o executável do backend
timeout	int	30	Tempo limite da solicitação em segundos
backend_startup_timeout	int	60	Tempo limite para o arranque do backend (segundos)

Exemplos:

# Default (auto-start backend, auto-detect path on Windows and Linux)
chloros = ChlorosLocal()

# Connect to running backend
chloros = ChlorosLocal(auto_start_backend=False)

# Custom backend path (Windows)
chloros = ChlorosLocal(backend_exe="C:/Custom/chloros-backend.exe")

# Custom backend path (Linux)
chloros = ChlorosLocal(backend_exe="/opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend")

# Custom timeout with longer startup (e.g., for Jetson)
chloros = ChlorosLocal(timeout=60, backend_startup_timeout=120)

Detecção automática multiplataforma: O SDK tenta automaticamente o caminho de backend correto para a sua plataforma:

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

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

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

---

Métodos

create_project(project_name, camera=None)

Criar um novo projeto Chloros.

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
project_name	str	Sim	Nome do projeto
camera	str	Não	Modelo de câmara (por exemplo, "Survey3N_RGN", "Survey3W_OCN")

Retorna: dict - Resposta à criação do projetoExemplo:

# Basic project
chloros.create_project("DroneField_A")

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

---

import_images(folder_path, recursive=False)

Importar imagens de uma pasta.

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
folder_path	str/Path	Sim	Caminho para a pasta com imagens
recursive	bool	Não	Pesquisar subpastas (padrão: False)

Retorna: dict - Resultados da importação com contagem de ficheirosExemplo:

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

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

---

configure(**settings)

Configurar definições de processamento.

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
debayer	str	"Padrão (Rápido, Qualidade Média)"	Método de debayer
vignette_correction	bool	True	Ativar correção de vinheta
reflectance_calibration	bool	True	Ativar calibração de refletância
indices	lista	None	Índices de vegetação a calcular
export_format	str	"TIFF (16 bits)"	Formato de saída
ppk	bool	False	Ativar correções PPK
custom_settings	dict	None	Configurações personalizadas avançadas

Formatos de exportação:

• "TIFF (16-bit)" - Recomendado para SIG/fotogrametria

• "TIFF (32-bit, Percent)" - Análise científica

• "PNG (8-bit)" - Inspeção visual

• "JPG (8-bit)" - Saída comprimida

**Índices disponíveis:**NDVI, NDRE, GNDVI, OSAVI, CIG, EVI, SAVI, MSAVI, MTVI2 e mais.Exemplo:

# Basic configuration
chloros.configure(
    vignette_correction=True,
    reflectance_calibration=True,
    indices=["NDVI", "NDRE"]
)

# Advanced configuration
chloros.configure(
    debayer="Standard (Fast, Medium Quality)",
    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)

Processar as imagens do projeto.

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
mode	str	"parallel"	Modo de processamento: "paralelo" ou "serial"
wait	bool	True	Aguardar conclusão
progress_callback	callable	None	Função de callback de progresso (progress, msg)
poll_interval	float	2.0	Intervalo de sondagem para progresso (segundos)

Retorna: dict - Resultados do processamento

Modo paralelo: Requer licença Chloros+. Escala automaticamente para os núcleos da sua CPU (até 16 trabalhadores).

Exemplo:

# 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()

Obter a configuração atual do projeto.

Retorna: dict - Configuração atual do projetoExemplo:

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

---

get_status()

Obter informações sobre o estado do backend, incluindo o progresso do processamento por thread.

Retorna: dict - Estado do backend com a seguinte estrutura:

{
    "running": True,
    "url": "http://localhost:5000",
    "processing": {
        "percent": 75.0,
        "phase": "processing"
    },
    "export": {
        "percent": 50.0,
        "phase": "exporting",
        "active": True
    }
}

Exemplo:

status = chloros.get_status()
print(f"Running: {status['running']}")
print(f"URL: {status['url']}")
print(f"Processing: {status['processing']['percent']}%")
print(f"Export: {status['export']['percent']}% - Active: {status['export']['active']}")

---

shutdown_backend()

Encerra o backend (se tiver sido iniciado por SDK).

Exemplo:

chloros.shutdown_backend()

---

logout()

Limpa as credenciais armazenadas em cache do sistema local.

Descrição:

Desconecta programaticamente removendo as credenciais de autenticação armazenadas em cache. Isto é útil para:

• Alternar entre diferentes contas Chloros+

• Limpar credenciais em ambientes automatizados

• Fins de segurança (por exemplo, remover credenciais antes da desinstalação)

Retorna: dict - Resultado da operação de desconectExemplo:

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

Reautenticação necessária: Após chamar logout(), deve iniciar sessão novamente através de Chloros, Chloros (Navegador) ou Chloros CLI antes de utilizar o SDK.

---

Funções de conveniência

process_folder(folder_path, **options)

Função de conveniência de uma linha para processar uma pasta.

Parâmetros:

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
folder_path	str/Path	Obrigatório	Caminho para a pasta com imagens
project_name	str	Gerado automaticamente	Nome do projeto
camera	str	None	Modelo de câmara
indices	lista	["NDVI"]	Índices a calcular
vignette_correction	bool	True	Ativar correção de vinheta
reflectance_calibration	bool	True	Ativar calibração de refletância
export_format	str	"TIFF (16 bits)"	Formato de saída
mode	str	"parallel"	Modo de processamento
progress_callback	callable	None	Callback de progresso

Retorna: dict - Resultados do processamentoExemplo:

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
)

---

Suporte ao Gestor de Contexto

O SDK suporta gestores de contexto para limpeza automática:

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

---

Exemplos Completos

Utilizadores do Linux: Todos os exemplos abaixo utilizam caminhos do Windows. Substitua os caminhos C:\\... pelos seus caminhos Linux (por exemplo, /home/user/... ou ~/...). Todas as funcionalidades do SDK são idênticas em todas as plataformas.

Exemplo 1: Processamento básico

Processe uma pasta com as definições predefinidas:

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}")

---

Exemplo 2: Fluxo de trabalho personalizado

Controlo total sobre o pipeline de processamento:

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="Standard (Fast, Medium Quality)",
    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!")

---

Exemplo 3: Processamento em lote de várias pastas

Processar vários conjuntos de dados de voos:

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!")

---

Exemplo 4: Integração no pipeline de investigação

Integrar o Chloros com a análise de dados:

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()

---

Exemplo 5: Monitorização personalizada do progresso

Acompanhamento avançado do progresso com registo:

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!")

---

Exemplo 6: Tratamento de erros

Tratamento robusto de erros para utilização em produção:

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 is installed (Windows installer or Linux .deb package)."
    
    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}")

---

Exemplo 7: Gestão de contas e saída

Gerir credenciais programaticamente:

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()

---

Exemplo 8: Ferramenta de linha de comandos

Crie uma ferramenta CLI personalizada com o 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())

Utilização:

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

# Clear cached credentials
python my_processor.py --logout

---

Tratamento de exceções

O SDK fornece classes de exceção específicas para diferentes tipos de erro:

Hierarquia de exceções

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

Exemplos de exceções

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 is installed (Windows installer or Linux .deb package).")

except ChlorosProcessingError as e:
    print(f"Processing failed: {e}")

except ChlorosError as e:
    print(f"General Chloros error: {e}")

---

Tópicos avançados

Configuração personalizada do backend

Utilize uma localização ou configuração personalizada do backend:

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
)

Processamento não bloqueante

Inicie o processamento e continue com outras tarefas:

# 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!")

Gestão de memória

Para conjuntos de dados de grande dimensão, processe em lotes:

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)

---

Resolução de problemas

Backend não inicia

Problema: SDK não consegue iniciar o backendSoluções:

1. Verifique se o Chloros está instalado:

import os
import platform

# Auto-detect backend path
if platform.system() == "Windows":
    backend_path = r"C:\Program Files\MAPIR\Chloros\resources\backend\chloros-backend.exe"
else:
    backend_path = "/usr/lib/chloros/chloros-backend"

print(f"Backend exists: {os.path.exists(backend_path)}")

1. Verifique a firewall (Windows) ou a disponibilidade da porta (Linux: lsof -i :5000)

2. Experimente o caminho manual do backend:

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

# Linux
chloros = ChlorosLocal(backend_exe="/opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend")

---

Licença não detetadaProblema: O SDK avisa que falta a licençaSoluções:

1. Abra o Chloros, o Chloros (Navegador) ou o Chloros CLI e inicie sessão.

2. Verifique se a licença está armazenada em cache:

from pathlib import Path
import os
import platform

# Check cache location
if platform.system() == "Windows":
    cache_path = Path(os.getenv('APPDATA')) / 'Chloros' / 'cache'
else:
    cache_path = Path.home() / '.cache' / 'chloros'

print(f"Cache exists: {cache_path.exists()}")

1. Se tiver problemas com as credenciais, limpe as credenciais armazenadas em cache e volte a iniciar sessão:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

1. Contacte o suporte: [e-mail]

---

Erros de importaçãoProblema: ModuleNotFoundError: No module named 'chloros_sdk'Soluções:

# 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)"

---

Tempo limite de processamentoProblema: O tempo de processamento expirouSoluções:

1. Aumente o tempo limite:

chloros = ChlorosLocal(timeout=120)  # 2 minutes

1. Processe lotes menores

2. Verifique o espaço disponível em disco

3. Monitorize os recursos do sistema

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Porta já em usoProblema: Porta 5000 do backend ocupadaSoluções:

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

Ou localize e feche o processo em conflito:

# Windows PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 5000

# Linux
lsof -i :5000
kill $(lsof -t -i :5000)

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Dicas de desempenho

Otimizar a velocidade de processamento

1. Utilizar o modo paralelo (requer Chloros+)

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

1. Reduzir a resolução de saída (se aceitável)

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

1. Desativar índices desnecessários

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

1. Processe em SSD (não em HDD)***

Otimização de memória

Para conjuntos de dados grandes:

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

---

Processamento em segundo plano

Liberte Python para outras tarefas:

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

# Continue with other work
# ...

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Exemplos de integração

Integração com 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)})

Flask 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()

Jupyter Notebook

# 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)

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Perguntas frequentes

P: O SDK requer uma ligação à Internet?

R: Apenas para a ativação inicial da licença. Após iniciar sessão através do Chloros, Chloros (Navegador) ou Chloros CLI, a licença é armazenada em cache localmente e funciona offline durante 30 dias.***

P: Posso utilizar o SDK num servidor sem GUI?R: Sim! O SDK funciona sem interface gráfica tanto em servidores Windows como Linux.Linux (recomendado para modo sem interface gráfica):

• Instalar através do pacote .deb

• Ativar licença: chloros-cli login [e-mail] 'password'

Servidor Windows:

• Servidor Windows 2016 ou posterior

• Chloros instalado (uma única vez)

• Licença ativada através do CLI ou em qualquer máquina

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P: Qual é a diferença entre Desktop, CLI e SDK?

Funcionalidade	GUI do Desktop	Linha de comando do CLI	Python SDK
Interface	Apontar e clicar	Comando	Python API
Ideal para	Trabalho visual	Scripts	Integração
Automação	Limitada	Boa	Excelente
Flexibilidade	Básica	Boa	Máxima
Licença	Chloros+	Chloros+	Chloros+

P: Posso distribuir aplicações criadas com o SDK?R: O código do SDK pode ser integrado nas suas aplicações, mas:

• Os utilizadores finais precisam de ter o Chloros instalado

• Os utilizadores finais precisam de licenças ativas do Chloros+

• A distribuição comercial requer licenciamento OEM

Contacte o [e-mail] para questões relacionadas com OEM.

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P: Como atualizo o SDK?

pip install --upgrade chloros-sdk

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P: Onde são guardadas as imagens processadas?

Por predefinição, no Caminho do Projeto:

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

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P: Posso processar imagens a partir de scripts Python executados de forma programada?R: Sim! Utilize o agendador do seu sistema operativo com scripts Python:

# scheduled_processing.py
from chloros_sdk import process_folder

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

Windows: Agende através do Agendador de Tarefas para execução diária.Linux: Agende através do cron:

# Run at 2 AM daily
0 2 * ** /usr/bin/python3 /home/user/scheduled_processing.py >> /var/log/chloros.log 2>&1

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P: O SDK suporta async/await?R: A versão atual é síncrona. Para comportamento assíncrono, utilize o wait=False ou execute numa thread separada:

import threading

def process_thread():
    chloros.process()

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

# Continue with other work...

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P: Como alterno entre diferentes contas Chloros+?R: Utilize o método logout() para limpar as credenciais em cache e, em seguida, volte a iniciar sessão com a nova conta:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

Após terminar a sessão, autentique-se com a nova conta através da GUI, do navegador ou do CLI antes de utilizar novamente o SDK.

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Documentação

• Referência do API: Esta página

Canais de suporte

• E-mail: [e-mail]

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

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

Código de exemplo

Todos os exemplos aqui listados foram testados e estão prontos para produção. Copie-os e adapte-os ao seu caso de uso.

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O SDK requer uma subscrição ativa do Chloros+. É proibida a utilização, distribuição ou modificação não autorizadas.