API : Python SDK

Chloros Python SDK oferă acces programatic la motorul de procesare a imaginilor Chloros, permițând automatizarea, fluxuri de lucru personalizate și integrarea perfectă cu aplicațiile și fluxurile de cercetare Python.

Caracteristici cheie

• 🐍 Nativ Python - Cod curat, în stil Python, pentru procesarea imaginilor

• 🔧 Acces complet la API - Control complet asupra procesării Chloros

• 🚀 Automatizare - Creați fluxuri de lucru personalizate de procesare în lot

• 🔗 Integrare - Încorporați Chloros în aplicațiile Python existente

• 📊 Gata pentru cercetare - Perfect pentru fluxuri de lucru de analiză științifică

• ⚡ Procesare paralelă - Se adaptează la numărul de nuclee ale procesorului (Chloros+)

Cerințe

Cerință	Detalii
Chloros instalat	Windows: program de instalare pentru desktop; Linux: pachet .deb
Licență	Chloros+ (este necesar un plan plătit)
Sistem de operare	Windows 10/11 (64-bit), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Python	Python 3.7 sau o versiune ulterioară
Memorie	Minim 8 GB RAM (se recomandă 16 GB)
Internet	Necesar pentru activarea licenței

Cerințe de licență: Python SDK necesită un abonament Chloros+ plătit pentru acces la API. Planurile standard (gratuite) nu au acces la API/SDK. Vizitați https://cloud.mapir.camera/pricing pentru a face upgrade.

Ghid de pornire rapidă

Instalare

Instalați prin pip:

pip install chloros-sdk

Configurare inițială: Înainte de a utiliza SDK, activați licența Chloros+ deschizând Chloros, Chloros (Browser) sau Chloros CLI și autentificându-vă cu datele dvs. de autentificare. Acest lucru trebuie făcut o singură dată. Pe Linux (fără GUI), utilizați: chloros-cli login [e-mail] 'password'

Utilizare de bază

Procesați un folder cu doar câteva linii:

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")

Căi multiplatformă: Exemplele de cod de pe această pagină utilizează căi de tip Windows (de exemplu, C:\\DroneImages\\Flight001). Pe Linux, utilizați în schimb căi de tip Linux (de exemplu, /home/user/drone_images/flight001 sau ~/drone_images/flight001). SDK funcționează identic pe ambele platforme.

Control complet

Pentru fluxuri de lucru avansate:

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)

---

Ghid de instalare

Cerințe preliminare

Înainte de a instala SDK, asigurați-vă că aveți:

1. Chloros instalat — Windows: program de instalare pentru desktop (descărcare); Linux: pachetul .deb (Instalare)

2. Python 3.7+ instalat (python.org)

3. Licență Chloros+ activă (actualizare)

Instalare prin pip

Instalare standard:

pip install chloros-sdk

Cu suport pentru monitorizarea progresului:

pip install chloros-sdk[progress]

Instalare de dezvoltare:

pip install chloros-sdk[dev]

Verificarea instalării

Testați dacă SDK este instalat corect:

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

---

Configurare inițială

Activarea licenței

SDK utilizează aceeași licență ca Chloros, Chloros (Browser) și Chloros CLI. Activați o singură dată prin intermediul GUI sau CLI:Windows:DeschidețiChloros sau Chloros (Browser) și conectați-vă la fila Utilizator sau utilizați CLI.Linux: Utilizați CLI (nu este disponibilă interfața grafică):

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

Licența este stocată local în cache și persistă după reporniri.

Configurare unică: După conectarea prin GUI sau CLI, SDK utilizează automat licența stocată în cache. Nu este necesară o autentificare suplimentară!

Deconectare: Utilizatorii SDK pot șterge programatic datele de autentificare stocate în cache folosind metoda logout(). Consultați metoda logout() în Referința API.

Testare conexiune

Verificați dacă SDK se poate conecta la 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']}")

---

Referință API

Clasa ChlorosLocal

Clasa principală pentru procesarea locală a imaginilor Chloros.

Constructor

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
)

Parametri:

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
api_url	str	"http://localhost:5000"	URL al backend-ului local Chloros
auto_start_backend	bool	True	Pornește automat backend-ul dacă este necesar
backend_exe	str	None (detectare automată)	Calea către executabilul backend-ului
timeout	int	30	Timp de expirare a cererii în secunde
backend_startup_timeout	int	60	Timp de expirare pentru pornirea backend-ului (secunde)

Exemple:

# 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)

Detectare automată multiplataformă: SDK încearcă automat calea corectă către backend pentru platforma dvs.:

• 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

---

Metode

create_project(project_name, camera=None)

Creați un nou proiect Chloros.

Parametri:

Parametru	Tip	Obligatoriu	Descriere
project_name	str	Da	Numele proiectului
camera	str	Nu	Șablon cameră (de ex., „Survey3N_RGN”, „Survey3W_OCN”)

Returnează: dict - Răspuns la crearea proiectuluiExemplu:

# Basic project
chloros.create_project("DroneField_A")

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

---

import_images(folder_path, recursive=False)

Importă imagini dintr-un folder.

Parametri:

Parametru	Tip	Obligatoriu	Descriere
folder_path	str/Path	Da	Calea către folderul cu imagini
recursive	bool	Nu	Căutare în subfoldere (implicit: False)

Returnează: dict - Rezultatele importului cu numărul de fișiereExemplu:

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

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

---

configure(**settings)

Configurează setările de procesare.

Parametri:

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
debayer	str	„Standard (Rapid, Calitate medie)”	Metoda de debayerizare
vignette_correction	bool	True	Activează corectarea vignetării
reflectance_calibration	bool	True	Activare calibrare reflectanță
indices	list	None	Indici de vegetație de calculat
export_format	str	„TIFF (16 biți)”	Format de ieșire
ppk	bool	False	Activează corecțiile PPK
custom_settings	dict	None	Setări personalizate avansate

Formate de export:

• "TIFF (16-bit)" - Recomandat pentru GIS/fotogrammetrie

• "TIFF (32-bit, Percent)" - Analiză științifică

• "PNG (8-bit)" - Inspecție vizuală

• "JPG (8-bit)" - Ieșire comprimată

**Indici disponibili:**NDVI, NDRE, GNDVI, OSAVI, CIG, EVI, SAVI, MSAVI, MTVI2 și altele.Exemplu:

# 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)

Procesează imaginile proiectului.

Parametri:

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
mode	str	"parallel"	Mod de procesare: „parallel” sau „serial”
wait	bool	True	Așteptare până la finalizare
progress_callback	callable	None	Funcție de callback pentru progres (progress, msg)
poll_interval	float	2.0	Interval de interogare pentru progres (secunde)

Returnează: dict - Rezultatele procesării

Mod paralel: Necesită licență Chloros+. Se scalează automat la nucleele procesorului (până la 16 procesori).

Exemplu:

# 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()

Obține configurația curentă a proiectului.

Returnează: dict - Configurația actuală a proiectuluiExemplu:

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

---

get_status()

Obține informații despre starea backend-ului, inclusiv progresul procesării pe fiecare thread.

Returnează: dict - Starea backend-ului cu următoarea structură:

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

Exemplu:

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()

Oprește backend-ul (dacă a fost pornit de SDK).

Exemplu:

chloros.shutdown_backend()

---

logout()

Șterge datele de autentificare stocate în cache din sistemul local.

Descriere:

Deconectare programată prin eliminarea datelor de autentificare stocate în cache. Aceasta este utilă pentru:

• Comutarea între diferite conturi Chloros+

• Ștergerea datelor de autentificare în medii automatizate

• Scopuri de securitate (de exemplu, eliminarea datelor de autentificare înainte de dezinstalare)

Returnează: dict - Rezultatul operațiunii de deconectareExemplu:

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

Reautentificare necesară: După apelarea logout(), trebuie să vă autentificați din nou prin Chloros, Chloros (Browser) sau Chloros CLI înainte de a utiliza SDK.

---

Funcții de utilitate

process_folder(folder_path, **options)

Funcție de utilitate pe o singură linie pentru procesarea unui folder.

Parametri:

Parametru	Tip	Implicit	Descriere
folder_path	str/Path	Obligatoriu	Calea către folderul cu imagini
project_name	str	Generat automat	Numele proiectului
camera	str	None	Șablon aparat foto
indices	list	["NDVI"]	Indici de calculat
vignette_correction	bool	True	Activare corecție vignetă
reflectance_calibration	bool	True	Activare calibrare reflectanță
export_format	str	„TIFF (16 biți)”	Format de ieșire
mode	str	"parallel"	Mod de procesare
progress_callback	callable	None	Callback de progres

Returnează: dict - Rezultatele procesăriiExemplu:

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
)

---

Suport pentru managerul de context

SDK acceptă manageri de context pentru curățare automată:

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

---

Exemple complete

Utilizatori Linux: Toate exemplele de mai jos utilizează căi Windows. Înlocuiți căile C:\\... cu căile dvs. Linux (de exemplu, /home/user/... sau ~/...). Toate funcționalitățile SDK sunt identice pe toate platformele.

Exemplul 1: Procesare de bază

Procesați un folder cu setările implicite:

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}")

---

Exemplul 2: Flux de lucru personalizat

Control deplin asupra fluxului de procesare:

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!")

---

Exemplul 3: Procesarea în lot a mai multor foldere

Procesați mai multe seturi de date de zbor:

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!")

---

Exemplul 4: Integrarea fluxului de cercetare

Integrarea Chloros cu analiza datelor:

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()

---

Exemplul 5: Monitorizarea personalizată a progresului

Urmărirea avansată a progresului cu înregistrare:

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!")

---

Exemplul 6: Gestionarea erorilor

Gestionare robustă a erorilor pentru utilizare în producție:

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}")

---

Exemplul 7: Gestionarea contului și deconectare

Gestionați datele de autentificare prin programare:

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()

---

Exemplul 8: Instrument de linie de comandă

Construiți un instrument personalizat CLI cu 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())

Utilizare:

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

# Clear cached credentials
python my_processor.py --logout

---

Gestionarea excepțiilor

SDK oferă clase de excepții specifice pentru diferite tipuri de erori:

Ierarhia excepțiilor

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

Exemple de excepții

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}")

---

Subiecte avansate

Configurare personalizată a backend-ului

Utilizați o locație sau o configurație personalizată a backend-ului:

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
)

Procesare fără blocare

Porniți procesarea și continuați cu alte sarcini:

# 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!")

Gestionarea memoriei

Pentru seturi de date mari, procesați în loturi:

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)

---

Depanare

Backend-ul nu pornește

Problemă: SDK nu reușește să pornească backend-ulSoluții:

1. Verificați dacă Chloros este instalat:

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. Verificați firewall-ul (Windows) sau disponibilitatea portului (Linux: lsof -i :5000)

2. Încercați calea manuală către backend:

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

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

---

Licență nedetectatăProblemă: SDK avertizează că lipsește licențaSoluții:

1. Deschideți Chloros, Chloros (Browser) sau Chloros CLI și conectați-vă.

2. Verificați dacă licența este stocată în 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. Dacă întâmpinați probleme cu datele de autentificare, ștergeți datele de autentificare stocate în cache și conectați-vă din nou:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

1. Contactați serviciul de asistență: [e-mail]

---

Erori de importProblemă: ModuleNotFoundError: No module named 'chloros_sdk'Soluții:

# 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)"

---

Timp de expirare a procesăriiProblemă: Timpul de procesare a expiratSoluții:

1. Măriți timpul de expirare:

chloros = ChlorosLocal(timeout=120)  # 2 minutes

1. Procesați loturi mai mici

2. Verificați spațiul disponibil pe disc

3. Monitorizați resursele sistemului

---

Port deja utilizatProblemă: Portul backend 5000 este ocupatSoluții:

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

Sau găsiți și închideți procesul care creează conflictul:

# Windows PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 5000

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

---

Sfaturi de performanță

Optimizați viteza de procesare

1. Utilizați modul paralel (necesită Chloros+)

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

1. Reduceți rezoluția de ieșire (dacă este acceptabil)

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

1. Dezactivați indicii inutili

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

1. Procesați pe SSD (nu pe HDD)***

Optimizarea memoriei

Pentru seturi de date mari:

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

---

Procesare în fundal

Eliberați Python pentru alte sarcini:

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

# Continue with other work
# ...

---

Exemple de integrare

Integrare 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)

---

Întrebări frecvente

Î: SDK necesită o conexiune la internet?

R: Doar pentru activarea inițială a licenței. După conectarea prin Chloros, Chloros (Browser) sau Chloros CLI, licența este stocată local și funcționează offline timp de 30 de zile.***

Î: Pot folosi SDK pe un server fără GUI?R: Da! SDK funcționează fără interfață grafică atât pe serverele Windows, cât și pe cele Linux.Linux (recomandat pentru fără interfață grafică):

• Instalați prin pachetul .deb

• Activați licența: chloros-cli login [e-mail] 'password'

Server Windows:

• Server Windows 2016 sau o versiune ulterioară

• Chloros instalat (o singură dată)

• Licență activată prin CLI sau pe orice mașină

---

Î: Care este diferența dintre Desktop, CLI și SDK?

Caracteristică	Interfață grafică Desktop	Linie de comandă CLI	Python SDK
Interfață	Point-click	Comandă	Python API
Ideal pentru	Lucru vizual	Scripting	Integrare
Automatizare	Limitată	Bună	Excelentă
Flexibilitate	De bază	Bună	Maximă
Licență	Chloros+	Chloros+	Chloros+

Î: Pot distribui aplicații create cu SDK?R: Codul SDK poate fi integrat în aplicațiile dvs., dar:

• Utilizatorii finali trebuie să aibă instalat Chloros

• Utilizatorii finali trebuie să dețină licențe active Chloros+

• Distribuția comercială necesită licențiere OEM

Contactați [e-mail] pentru întrebări legate de OEM.

---

Î: Cum actualizez SDK?

pip install --upgrade chloros-sdk

---

Î: Unde sunt salvate imaginile procesate?

În mod implicit, în calea proiectului:

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

---

Î: Pot procesa imagini din scripturile Python care rulează conform programului?R: Da! Utilizați programatorul sistemului de operare cu scripturile 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: Programați prin Task Scheduler pentru a rula zilnic.Linux: Programați prin cron:

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

---

Î: SDK acceptă async/await?R: Versiunea actuală este sincronă. Pentru comportament asincron, utilizați wait=False sau rulați într-un thread separat:

import threading

def process_thread():
    chloros.process()

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

# Continue with other work...

---

Î: Cum pot comuta între diferite conturi Chloros+?R: Utilizați metoda logout() pentru a șterge datele de autentificare stocate în cache, apoi reconectați-vă cu noul cont:

from chloros_sdk import ChlorosLocal

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

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

După deconectare, autentificați-vă cu noul cont prin intermediul GUI, browserului sau CLI înainte de a utiliza din nou SDK.

---

Obținerea de ajutor

Documentație

• Referință API: Această pagină

Canale de asistență

• E-mail: [e-mail]

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

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

Cod de exemplu

Toate exemplele enumerate aici sunt testate și gata de utilizare în producție. Copiați-le și adaptați-le pentru cazul dvs. de utilizare.

---

LicențăSoftware proprietar - Copyright (c) 2025 MAPIR Inc.

SDK necesită un abonament activ Chloros+. Utilizarea, distribuirea sau modificarea neautorizată este interzisă.