CLI : Linia de comandă

**Chloros CLI** oferă acces puternic prin linia de comandă la motorul de procesare a imaginilor Chloros, permițând automatizarea, scriptarea și funcționarea fără interfață grafică pentru fluxurile dvs. de lucru de imagistică.

Caracteristici cheie

• 🚀 Automatizare - Procesare scriptată în lot a mai multor seturi de date

• 🔗 Integrare - Încorporare în fluxurile de lucru și pipeline-urile existente

• 💻 Funcționare fără interfață grafică - Rulare fără GUI

• 🌍 Multilingv - Suport pentru 38 de limbi

• ⚡ Procesare paralelă - Adaptarea dinamică a calculului se optimizează automat pentru hardware-ul dvs.

Cerințe

Cerință	Detalii
Sistem de operare	Windows 10/11 (64-bit), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Licență	Chloros+ (este necesar un plan plătit)
Memorie	Minim 8 GB RAM (se recomandă 16 GB)
Internet	Necesar pentru activarea licenței
Spațiu pe disc	Variază în funcție de dimensiunea proiectului

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

Ghid de pornire rapidă

Instalare

Windows

CLI este inclus automat în programul de instalare Chloros:

1. Descărcați și rulați Chloros Installer.exe

2. Finalizați expertul de instalare

3. CLI instalat în: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Programul de instalare adaugă automat chloros-cli la PATH-ul sistemului. Reporniți terminalul după instalare.

Linux

Instalați pachetul .deb pentru arhitectura dvs.:

# Linux amd64
sudo dpkg -i chloros-amd64.deb

# Linux arm64 (NVIDIA Jetson, JetPack 6)
sudo dpkg -i chloros-arm64-jp6.deb

Pentru configurarea detaliată a Linux, consultați Instalarea Linux.

Configurarea inițială

Înainte de a utiliza CLI, activați licența Chloros+:

Windows:

# 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"

Linux:

# 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 ~/images/dataset001

Utilizare de bază

Procesați un folder cu setările implicite:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Referință comenzi

Sintaxă generală

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

---

Comenzi

process - Procesare imagini

Procesarea imaginilor dintr-un folder cu calibrare.

Sintaxă:

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

Exemple:

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

# Linux
chloros-cli process ~/datasets/survey_001 --vignette --reflectance

Opțiuni ale comenzii de procesare

Opțiune	Tip	Implicit	Descriere
<input-folder>	Cale	Obligatoriu	Dosar care conține imagini multispectrale RAW/JPG
-o, --output	Cale	La fel ca intrarea	Dosar de ieșire pentru imaginile procesate
-n, --project-name	Șir	Generat automat	Nume personalizat al proiectului
--vignette	Indicator	Activat	Activează corectarea vignetării
--no-vignette	Indicator	-	Dezactivează corectarea vignetării
--reflectance	Indicator	Activat	Activează calibrarea reflectanței
--no-reflectance	Indicator	-	Dezactivează calibrarea reflectanței
--ppk	Indicator	Dezactivat	Aplică corecții PPK din datele senzorului de lumină .daq
--format	Opțiune	TIFF (16 biți)	Format de ieșire: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Număr întreg	Auto	Dimensiunea minimă a țintei în pixeli pentru detectarea panoului de calibrare
--target-clustering	Număr întreg	Auto	Pragul de grupare a țintelor (0-100)
--debayer	Opțiune	standard	Metoda de debayer: standard sau texture-aware (numai Chloros+)
--target, --targets	Indicator	Dezactivat	Căutați ținte de calibrare numai într-un subfolder „target” sau „targets” (accelerează procesarea)
--indices	Listă	Niciuna	Indici de vegetație de calculat (de ex., --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Șir	Niciuna	Blochează expunerea pentru modelul de cameră (Pin 1)
--exposure-pin-2	Șir	Niciunul	Blocare expunere pentru modelul camerei (Pin 2)
--recal-interval	Număr întreg	Auto	Interval de recalibrare în secunde
--timezone-offset	Număr întreg	0	Decalaj de fus orar în ore

---

login - Autentificare cont

Conectați-vă cu datele de autentificare Chloros+ pentru a activa procesarea CLI.

Sintaxă:

chloros-cli login <email> <password>

Exemplu:

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

Caractere speciale: Folosiți ghilimele simple în jurul parolelor care conțin caractere precum $, ! sau spații.

Rezultat:

***

logout - Ștergeți datele de autentificare

Ștergeți datele de autentificare stocate și deconectați-vă de la contul dvs.

Sintaxă:

chloros-cli logout

Exemplu:

chloros-cli logout

Rezultat:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Utilizatori SDK: Python SDK oferă, de asemenea, o metodă programatică logout() pentru ștergerea datelor de autentificare în cadrul scripturilor Python. Consultați documentația Python SDK pentru detalii.

---

status - Verificarea stării licenței

Afișează starea actuală a licenței și a autentificării.

Sintaxă:

chloros-cli status

Exemplu:

chloros-cli status

Rezultat:

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

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

---

export-status - Verificare progres export

Monitorizează progresul exportului Thread 4 în timpul sau după procesare.

Sintaxă:

chloros-cli export-status

Exemplu:

chloros-cli export-status

Caz de utilizare: Apelați această comandă în timp ce procesarea este în curs de desfășurare pentru a verifica progresul exportului.***

language - Gestionați limba interfeței

Vizualizați sau modificați limba interfeței CLI.

Sintaxă:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Exemple:

# 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

Limbi acceptate (38 în total)

Cod	Limbă	Nume nativ
en	Engleză	English
es	Spaniolă	Español
pt	Portugheză	Português
fr	Franceză	Français
de	Germană	Deutsch
it	Italiană	Italiano
ja	Japoneză	日本語
ko	Coreeană	한국어
zh	Chineză (simplificată)	简体中文
zh-TW	Chineză (tradițională)	繁體中文
ru	Rusă	Русский
nl	Olandeză	Nederlands
ar	Arabă	العربية
pl	Poloneză	Polski
tr	Turcă	Türkçe
hi	Hindi	हिंदी
id	Indoneziană	Bahasa Indonesia
vi	Vietnameză	Tiếng Việt
th	Thailandeză	ไทย
sv	Suedeză	Svenska
da	Daneză	Dansk
no	Norvegiană	Norsk
fi	Finlandeză	Suomi
el	Greacă	Ελληνικά
cs	Cehă	Čeština
hu	Maghiară	Magyar
ro	Română	Română
uk	Ucraineană	Українська
pt-BR	Portugheză braziliană	Português Brasileiro
zh-HK	Cantoneză	粵語
ms	Malay	Bahasa Melayu
sk	Slovacă	Slovenčina
bg	Bulgară	Български
hr	Croată	Hrvatski
lt	Lituaniană	Lietuvių
lv	Letonă	Latviešu
et	Estonă	Eesti
sl	Slovenă	Slovenščina

Persistență automată: Preferința dvs. de limbă este salvată în ~/.chloros/cli_language.json și se păstrează pe durata tuturor sesiunilor.

---

set-project-folder - Setare folder proiect implicit

Modificați locația folderului de proiect implicit (partajat cu GUI în Windows).

Sintaxă:

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

Exemple:

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

# Linux
chloros-cli set-project-folder ~/projects/2025

---

get-project-folder - Afișează folderul proiectului

Afișează locația curentă a folderului implicit al proiectului.

Sintaxă:

chloros-cli get-project-folder

Exemplu:

chloros-cli get-project-folder

Rezultat:

# Windows
ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

# Linux
ℹ Current project folder: /home/user/.local/share/chloros/projects

---

reset-project-folder - Resetare la valorile implicite

Resetează folderul proiectului la locația implicită.

Sintaxă:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - Executare diagnosticare sistem

Execută 7 verificări de diagnosticare pentru a verifica configurația sistemului.

Sintaxă:

chloros-cli selftest

Diagnostice efectuate:

1. Verificare versiune

2. Disponibilitate port (5000)

3. Pornire backend

4. Test de conectivitate API

5. Informații sistem și detectare GPU

6. Verificare modele de denoizare

7. Verificare disponibilitate CUDA

Util pentru depanare: Rulați selftest după instalare pentru a verifica dacă sistemul dvs. este configurat corect, în special pe Linux/Jetson, unde configurarea GPU și CUDA poate necesita verificare.

---

update - Verificare actualizări (numai pentru Linux)

Verificați și instalați actualizările CLI pe sistemele Linux.

Sintaxă:

# Check for updates without installing
chloros-cli update --check

# Check for and install updates
chloros-cli update

Opțiune	Descriere
--check	Verifică doar actualizările, nu le instalează

Această comandă este disponibilă numai pe Linux. Pe Windows, actualizările sunt livrate prin intermediul programului de instalare.

---

Opțiuni globale

Aceste opțiuni se aplică tuturor comenzilor:

Opțiune	Tip	Implicit	Descriere
--backend-exe	Cale	Detectat automat	Calea către executabilul backend
--port	Număr întreg	5000	Numărul portului backend API
--restart	Indicator	-	Forțează repornirea backend-ului (închide procesele existente)
--version	Indicator	-	Afișează informații despre versiune și iese
--help	Indicator	-	Afișează informații de ajutor și iese

Detectarea automată a backend-ului: Calea --backend-exe este detectată automat pentru fiecare platformă:

• 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

Exemplu cu opțiuni globale:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/survey_001

---

Ghid de setări de procesare

Procesare paralelă și adaptare dinamică a calculului

Chloros 1.1.0 include Adaptarea dinamică a calculului — motorul de procesare detectează automat hardware-ul și selectează strategia optimă:

Platformă	Strategie	Lucrători	Pipeline	Note
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Eficient din punct de vedere al memoriei, serializat
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Procesare GPU simultană
Desktop cu GPU de 8 GB	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Performanță bună pentru desktop
Desktop cu GPU de 12 GB+	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Performanță optimă a desktopului
Sistem doar cu CPU	CPU_PARALLEL	nuclee - 1	cpu_fallback	Nu este necesar GPU

Nu este necesară configurarea manuală! Chloros detectează automat CPU-ul, GPU-ul, memoria RAM și (pe Jetson) senzorii termici, apoi configurează automat fluxul de procesare optim.

Metode de debayer

Metodă	CLI Indicator	Calitate	Viteză	Licență
Standard (Rapid, Calitate medie)	--debayer standard	Bună	Rapid	Gratuit / Chloros+
Sensibil la textură (lent, calitate maximă)	--debayer texture-aware	Maximă	Lent	Numai Chloros+

Metoda implicită de debayer este Standard. MetodaSensibilă la textură utilizează un model de denoizare AI/ML pentru o ieșire de cea mai înaltă calitate, dar necesită o licență Chloros+ și un GPU NVIDIA.

# Use Texture Aware debayer (Chloros+ only)
chloros-cli process ~/datasets/field_a --debayer texture-aware

Corecția vignetării

Ce face: Corectează scăderea intensității luminoase la marginile imaginii (colțurile mai întunecate, frecvente în imaginile capturate de cameră).

• Activată implicit - Majoritatea utilizatorilor ar trebui să păstreze această opțiune activată

• Utilizați --no-vignette pentru a o dezactiva

Recomandare: Activați întotdeauna corectarea vignetării pentru a asigura o luminozitate uniformă pe întregul cadru.

Calibrarea reflectanței

Convertește valorile brute ale senzorului în procente de reflectanță standardizate folosind panouri de calibrare.

• Activată implicit - Esențială pentru analiza vegetației

• Necesită panouri țintă de calibrare în imagini

• Utilizați --no-reflectance pentru a dezactiva

Cerințe: Asigurați-vă că panourile de calibrare sunt expuse corespunzător și vizibile în imaginile dvs. pentru o conversie precisă a reflectanței.

Corecții PPK

Ce face: Aplică corecții cinematice post-procesate utilizând datele de jurnal DAQ-A-SD pentru o precizie GPS îmbunătățită.

• Dezactivat implicit

• Utilizați --ppk pentru a activa

• Necesită fișiere .daq în folderul proiectului de la senzorul de lumină DAQ-A-SD MAPIR.

Formate de ieșire

Format	Adâncime de biți	Dimensiune fișier	Ideal pentru
TIFF (16 biți) ⭐	Număr întreg pe 16 biți	Mare	Analiză GIS, fotogrammetrie (recomandat)
TIFF (32 de biți, procent)	Număr real pe 32 de biți	Foarte mare	Analiză științifică, cercetare
PNG (8 biți)	Număr întreg pe 8 biți	Mediu	Inspecție vizuală, partajare web
JPG (8 biți)	Număr întreg pe 8 biți	Mic	Previzualizare rapidă, ieșire comprimată

***

Automatizare și scripturi

Procesare în lot PowerShell (Windows)

Procesați automat mai multe foldere cu seturi de date pe Windows:

# 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 de lot Windows (Windows)

Buclă simplă pentru procesarea în lot pe Windows:

@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

Procesare batch Bash (Linux)

Procesarea mai multor foldere cu seturi de date pe Linux:

#!/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!"

Script de automatizare Python (multiplatformă)

Automatizare avansată cu gestionarea erorilor (funcționează pe Windows și Linux):

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()

---

Fluxul de lucru al procesării

Flux de lucru standard

1. Intrare: Dosar care conține perechi de imagini RAW/JPG

2. Descoperire: CLI scanează automat fișierele imagine acceptate

3. Prelucrare: Modul paralel se adaptează la nucleele procesorului (Chloros+)

4. Ieșire: Creează subfoldere pentru fiecare model de cameră cu imaginile procesate

Exemplu de structură de ieșire

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
    └── ...

Estimări privind timpul de procesare

Timpuri tipice de procesare pentru 100 de imagini (12 MP fiecare):

Platformă	Mod	Timp estimat	Note
Desktop 12 GB+ GPU	GPU_PARALLEL	5-10 min	Cea mai rapidă opțiune
Desktop 8 GB GPU	GPU_SINGLE	10-15 min	Performanță bună
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	15-25 min	Calcul la margine
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	30-60 min	Memorie limitată
Numai CPU	CPU_PARALLEL	20-40 min	Nu este necesar GPU

Sfat privind performanța: Timpul de procesare variază în funcție de numărul de imagini, rezoluție, metoda de debayer și hardware. Metoda de debayer Texture Aware durează semnificativ mai mult decât cea Standard. Consultați Adaptarea dinamică a calculului pentru detalii.

---

Depanare

CLI Nu a fost găsit

Eroare Windows:

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

Windows Soluții:

1. Verificați locația de instalare:

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

1. Utilizați calea completă dacă nu se află în PATH:

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

1. Adăugați manual la PATH:

   • Deschideți Proprietăți sistem → Variabile de mediu

   • Editați variabila PATH

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

   • Reporniți terminalul

Eroare Linux:

chloros-cli: command not found

Linux Soluții:

1. Verificați instalarea:

which chloros-cli
dpkg -L chloros-amd64  # or chloros-arm64-jp6

1. Reîncărcați shell-ul:

source ~/.bashrc

1. Verificați permisiunile:

sudo chmod +x /usr/bin/chloros-cli

---

Backend-ul nu a putut fi pornitEroare:

Backend failed to start within 30 seconds

Soluții:

1. Verificați dacă backend-ul rulează deja (închideți-l mai întâi)

2. Verificați dacă firewall-ul nu blochează (Windows) sau verificați disponibilitatea portului (Linux: lsof -i :5000)

3. Încercați un alt port:

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

# Linux
chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a

1. Forțați repornirea backend-ului:

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

# Linux
chloros-cli --restart process ~/datasets/field_a

1. Pe Linux, verificați dacă executabilul backend-ului există:

ls -la /usr/lib/chloros/chloros-backend

---

Probleme legate de licență / autentificareEroare:

Chloros+ license required for CLI access

Soluții:

1. Verificați dacă aveți un abonament Chloros+ activ

2. Autentificați-vă cu datele de autentificare:

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

1. Verificați starea licenței:

chloros-cli status

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

---

Nu s-au găsit imaginiEroare:

No images found in the specified folder

Soluții:

1. Verificați dacă folderul conține formate acceptate (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Verificați dacă calea către folder este corectă (utilizați ghilimele pentru căile care conțin spații)

3. Asigurați-vă că aveți permisiuni de citire pentru folder

4. Verificați dacă extensiile fișierelor sunt corecte

---

Procesarea se blochează sau se opreșteSoluții:

1. Verificați spațiul disponibil pe disc (asigurați-vă că este suficient pentru ieșire)

2. Închideți alte aplicații pentru a elibera memorie

3. Reduceți numărul de imagini (procesați în loturi)

---

Portul este deja utilizatEroare:

Port 5000 is already in use

Soluții:

Windows:

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

Linux:

# Find what's using port 5000
lsof -i :5000

# Use a different port
chloros-cli --port 5001 process ~/datasets/field_a

---

Întrebări frecvente

Î: Am nevoie de o licență pentru CLI?

R:Da! CLI necesită olicență Chloros+ plătită.

• ❌ Plan standard (gratuit): CLI dezactivat

• ✅ Planuri Chloros+ (cu plată): CLI complet activat

Abonați-vă la: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

Î: Pot folosi CLI pe un server fără GUI?R: Da! CLI rulează complet fără interfață grafică. Acesta este principalul caz de utilizare pe Linux.Server Windows:

• Server Windows 2016 sau o versiune ulterioară

• Visual C++ Redistributable instalat

Server Linux:

• Ubuntu 20.04+ / Debian 11+ (amd64) sau JetPack 6 (arm64)

• Instalare prin pachetul .deb

Ambele platforme:

• Minim 8 GB RAM (se recomandă 16 GB)

• Activare licență unică: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

Î: Unde sunt salvate imaginile procesate?R:În mod implicit, imaginile procesate sunt salvate înacelași folder ca și cele de intrare, în subfoldere denumite după modelul camerei (de ex., Survey3N_RGN/).

Utilizați opțiunea -o pentru a specifica un alt folder de ieșire:

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

# Linux
chloros-cli process ~/input -o ~/output

---

Î: Pot procesa mai multe foldere simultan?R: Nu direct într-o singură comandă, dar puteți utiliza scripturi pentru a procesa folderele secvențial. Consultați secțiunea Automatizare și scripturi.***

Î: Cum pot salva ieșirea CLI într-un fișier jurnal?PowerShell:

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

Batch:

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

Linux Bash:

chloros-cli process ~/datasets/field_a 2>&1 | tee processing.log

---

Î: Ce se întâmplă dacă apăs Ctrl+C în timpul procesării?R: CLI va:

1. Opri procesarea în mod corespunzător

2. Opri backend-ul

3. Ieși cu codul 130

Imaginile procesate parțial pot rămâne în folderul de ieșire.

---

Î: Pot automatiza procesarea CLI?R: Desigur! CLI este conceput pentru automatizare. Consultați Automatizare și scripturi pentru PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) și Python (multiplatformă).***

Î: Cum verific versiunea CLI?R:

chloros-cli --version

Rezultat:

Chloros CLI 1.1.0

---

Obținerea de ajutor

Ajutor pentru linia de comandă

Vizualizați informațiile de ajutor direct în CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Canale de asistență

• E-mail: [e-mail]

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

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

Exemple complete

Exemplul 1: Procesare de bază

Procesare cu setările implicite (vignette, reflectanță):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Exemplul 2: Rezultate științifice de înaltă calitate

32-bit float TIFF:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --format "TIFF (32-bit, Percent)" \
  --vignette \
  --reflectance

---

Exemplul 3: Procesare rapidă a previzualizării

8 biți PNG fără calibrare pentru revizuire rapidă:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --format "PNG (8-bit)" \
  --no-vignette \
  --no-reflectance

---

Exemplul 4: Procesare cu corecție PPK

Aplicați corecții PPK cu reflectanță:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a \
  --ppk \
  --reflectance

---

Exemplul 5: Locație de ieșire personalizată

Procesați într-o locație diferită cu un format specific:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/input/raw_images \
  -o ~/output/processed \
  --format "TIFF (16-bit)"

---

Exemplul 6: Fluxul de autentificare

Flux complet de autentificare (identic pe toate platformele):

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

---

Exemplul 7: Utilizarea mai multor limbi

Schimbarea limbii interfeței (identică pe toate platformele):

# 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