CLI : Linia de comandă

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

Caracteristici cheie

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

• 🔗 Integrare - Încorporare în fluxurile de lucru și conductele existente

• 💻 Funcționare fără interfață grafică - Funcționare fără GUI

• 🌍 Multilingv - Suport pentru 38 de limbi

• ⚡ Procesare paralelă - Se adaptează dinamic la CPU (până la 16 procesoare paralele)

Cerințe

Cerință	Detalii
Sistem de operare	Windows 10/11 (64 biți)
Licență	Chloros+ (plan plătit necesar)
Memorie	Minim 8 GB RAM (recomandat 16 GB)
Internet	Necesar pentru activarea licenței
Spațiu pe disc	Variază în funcție de dimensiunea proiectului

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

Început rapid

Instalare

CLI este inclus automat în programul de instalare Chloros:

1. Descărcați și rulați Chloros Installer.exe

2. Finalizați asistentul de instalare

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

Programul de instalare adaugă automat chloros-cli în calea PATH a sistemului. Reporniți terminalul după instalare.

Configurare inițială

Înainte de a utiliza CLI, activați licența Chloros+:

# Login with your Chloros+ account
chloros-cli login [e-mail] 'your_password'

# Check license status
chloros-cli status

# Process your first project
chloros-cli process "C:\Images\Dataset001"

Utilizare de bază

Procesați un folder cu setările implicite:

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

---

Referință comenzi

Sintaxă generală

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

---

Comenzi

process - Procesare imagini

Procesează imaginile dintr-un folder cu calibrare.

Sintaxă:

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

Exemplu:

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

Opțiuni de comandă de procesare

Opțiune	Tip	Implicit	Descriere
<input-folder>	Cale	Obligatoriu	Folder care conține imagini multispectrale RAW/JPG
-o, --output	Cale	La fel ca intrarea	Folder de ieșire pentru imaginile procesate
-n, --project-name	Șir	Generat automat	Nume proiect personalizat
--vignette	Indicator	Activat	Activează corectarea vignetării
--no-vignette	Indicator	-	Dezactivează corectarea vignetării
--reflectance	Indicator	Activat	Activare calibrare reflectanță
--no-reflectance	Indicator	-	Dezactivare calibrare reflectanță
--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 țintă în pixeli pentru detectarea panoului de calibrare
--target-clustering	Număr întreg	Auto	Pragul de grupare a țintelor (0-100)
--exposure-pin-1	Șir	Niciunul	Blocare expunere pentru modelul camerei (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 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: Utilizați 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 credențialelor din scripturile Python. Pentru detalii, consultați documentația Python SDK.

---

status - Verificarea stării licenței

Afișează starea curentă 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 - Verificarea progresului exportului

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 timpul procesării pentru a verifica progresul exportului.***

language - Gestionarea limbii 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	Denumire nativă
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	Slovak	Slovenčina
bg	Bulgarian	Български
hr	Croată	Hrvatski
lt	Lituaniană	Lietuvių
lv	Letonă	Latviešu
et	Estoniană	Eesti
sl	Slovenă	Slovenščina

Persistență automată: Preferința dvs. lingvistică este salvată în ~/.chloros/cli_language.json și persistă în toate sesiunile.

---

set-project-folder - Setare folder proiect implicit

Modificați locația folderului proiect implicit (partajat cu GUI).

Sintaxă:

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

Exemplu:

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

---

get-project-folder - Afișează folderul proiectului

Afișează locația curentă a folderului proiectului implicit.

Sintaxă:

chloros-cli get-project-folder

Exemplu:

chloros-cli get-project-folder

Rezultat:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

---

reset-project-folder - Resetare la implicit

Resetează folderul proiectului la locația implicită.

Sintaxă:

chloros-cli reset-project-folder

---

Opțiuni globale

Aceste opțiuni se aplică tuturor comenzilor:

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

Exemplu cu opțiuni globale:

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

---

Ghid de setări de procesare

Procesare paralelă

Chloros+ CLI scalează automatprocesarea paralelă pentru a se potrivi cu capacitățile computerului dvs.:Cum funcționează:

• Detectează nucleele CPU și memoria RAM

• Alocă lucrători: 2× nuclee CPU (utilizează hyperthreading)

• Maxim: 16 lucrători paraleli (pentru stabilitate)Niveluri de sistem:

Tip sistem	CPU	RAM	Lucrători	Performanță
High-End	16+ nuclee	32+ GB	Până la 16	Viteză maximă
Gama medie	8-15 nuclee	16-31 GB	8-16	Viteză excelentă
Gama inferioară	4-7 nuclee	8-15 GB	4-8	Viteză bună

Optimizare automată: CLI detectează automat specificațiile sistemului dvs. și configurează procesarea paralelă optimă. Nu este necesară configurarea manuală!

Metode Debayer

CLI utilizează High Quality (Faster) ca algoritm debayer implicit și recomandat:

Metodă	Calitate	Viteză	Descriere
Calitate înaltă (mai rapidă) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Algoritm sensibil la margini (implicit, recomandat)

Corecție vignette

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

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

• Utilizați --no-vignette pentru a dezactiva

Recomandare: Activați întotdeauna corectarea vignetării pentru a asigura o luminozitate uniformă în cadrul imaginii.

Calibrarea reflectanței

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

• Activat în mod implicit - Esențial 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 date de jurnal DAQ-A-SD pentru o precizie GPS îmbunătățită.

• Dezactivat în mod implicit

• Utilizați --ppk pentru a activa

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

Formate de ieșire

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

***

Automatizare și scripturi

Procesare în lot PowerShell

Procesați automat mai multe foldere cu seturi de date:

# 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

Windows Script în lot

Buclă simplă pentru procesare în lot:

@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

Python Script de automatizare

Automatizare avansată cu gestionarea erorilor:

import subprocess
import os
import sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime

def process_dataset(input_folder):
    """Process a folder using Chloros CLI"""
    cmd = ['chloros-cli', 'process', str(input_folder)]
    
    # Execute command
    result = subprocess.run(
        cmd, 
        capture_output=True, 
        text=True,
        encoding='utf-8'
    )
    
    return result.returncode == 0, result.stdout, result.stderr

def main():
    """Process all datasets in a directory"""
    datasets_dir = Path('C:/Datasets/2025')
    log_file = Path('processing_log.txt')
    
    successful = []
    failed = []
    
    # Start processing
    print(f"Starting batch processing: {datetime.now()}")
    print(f"Scanning: {datasets_dir}")
    print("=" * 60)
    
    for dataset_folder in sorted(datasets_dir.iterdir()):
        if not dataset_folder.is_dir():
            continue
        
        print(f"\nProcessing: {dataset_folder.name}")
        
        success, stdout, stderr = process_dataset(dataset_folder)
        
        if success:
            print(f"✓ {dataset_folder.name} - SUCCESS")
            successful.append(dataset_folder.name)
        else:
            print(f"✗ {dataset_folder.name} - FAILED")
            failed.append(dataset_folder.name)
            
            # Log error details
            with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(f"\n=== {dataset_folder.name} - {datetime.now()} ===\n")
                f.write(f"STDOUT:\n{stdout}\n")
                f.write(f"STDERR:\n{stderr}\n")
    
    # Print summary
    print("\n" + "=" * 60)
    print(f"SUMMARY - Completed: {datetime.now()}")
    print(f"  Successful: {len(successful)}")
    print(f"  Failed: {len(failed)}")
    
    if failed:
        print(f"\nFailed folders:")
        for folder in failed:
            print(f"  - {folder}")
        print(f"\nCheck {log_file} for error details")
        sys.exit(1)
    else:
        print("\nAll datasets processed successfully!")
        sys.exit(0)

if __name__ == '__main__':
    main()

---

Flux de lucru de procesare

Flux de lucru standard

1. Intrare: folder 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 modelul camerei cu imaginile prelucrate

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

Timpii de procesare tipici pentru 100 de imagini (12 MP fiecare):

Mod	Timp	Hardware
Mod paralel	5-10 min	i7/Ryzen 7, 16 GB RAM, SSD (până la 16 lucrători)
Mod paralel	10-15 min	i5/Ryzen 5, 8 GB RAM, HDD (până la 8 lucrători)

Sfat de performanță: Timpul de procesare variază în funcție de numărul de imagini, rezoluție și specificațiile computerului.

---

Depanare

CLI Nu a fost găsit

Eroare:

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

Soluții:

1. Verificați locația instalării:

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

---

Eșec la pornirea backend-uluiEroare:

Backend failed to start within 30 seconds

Soluții:

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

2. Verificați dacă Windows Firewall nu blochează

3. Încercați un alt port:

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

1. Forțați repornirea backend-ului:

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

---

Probleme cu licența/autentificareaEroare:

Chloros+ license required for CLI access

Soluții:

1. Verificați dacă aveți un abonament Chloros+ activ.

2. Conectați-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 folderului este corectă (utilizați ghilimele pentru căile cu spații)

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

4. Verificați dacă extensiile fișierelor sunt corecte.

---

Procesarea se blochează sau se întrerupe.Soluții:

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

2. Închideți alte aplicații pentru a elibera memoria.

3. Reduceți numărul de imagini (procesați în loturi).

---

Portul este deja utilizat.Eroare:

Port 5000 is already in use

Soluție:

Specificați un port diferit:

chloros-cli --port 5001 process "C:\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 utiliza CLI pe un server fără GUI?R: Da! CLI funcționează complet fără interfață grafică. Cerințe:

• Windows Server 2016 sau o versiune ulterioară

• Visual C++ Redistributable instalat

• Memorie RAM suficientă (minimum 8 GB, recomandat 16 GB)

• Activare unică a licenței GUI pe orice mașină

---

Î: Unde sunt salvate imaginile procesate?R:În mod implicit, imaginile procesate sunt salvate înacelași folder ca și cele de intrare, în subfoldere ale modelului de cameră (de exemplu, Survey3N_RGN/).

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

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

---

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

1. Opri procesarea în mod corespunzător

2. Oprirea backend-ului

3. Ieșirea cu codul 130

Imaginile parțial procesate pot rămâne în folderul de ieșire.

---

Î: Pot automatiza procesarea CLI?R: Desigur! CLI este conceput pentru automatizare. Consultați Automatizare și scripturi pentru exemple PowerShell, Batch și Python.***

Î: Cum pot verifica versiunea CLI?R:

chloros-cli --version

Rezultat:

Chloros CLI 1.0.2

---

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: Prelucrare de bază

Prelucrare cu setări implicite (vignetă, reflectanță):

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

---

Exemplul 2: Rezultate științifice de înaltă calitate

32 biți flotant TIFF:

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

---

Exemplul 3: Procesare rapidă de previzualizare

8 biți PNG fără calibrare pentru revizuire rapidă:

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

---

Exemplul 4: Procesare corectată PPK

Aplicați corecții PPK cu reflectanță:

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

---

Exemplul 5: Locație de ieșire personalizată

Procesați pe o unitate diferită cu format specific:

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

---

Exemplul 6: Flux de lucru pentru autentificare

Finalizați fluxul de autentificare:

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

# Step 2: Verify status
chloros-cli status

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

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

---

Exemplul 7: Utilizare multilingvă

Schimbați limba interfeței:

# List available languages
chloros-cli language --list

# Change to Spanish
chloros-cli language es

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

# Change back to English
chloros-cli language en