CLI: Командная строка

**Chloros CLI** предоставляет мощный доступ по командной строке к движку обработки изображений Chloros, что позволяет автоматизировать, создавать скрипты и работать без монитора в ваших рабочих процессах обработки изображений.

Ключевые особенности

• 🚀 Автоматизация — пакетная обработка нескольких наборов данных с помощью скриптов

• 🔗 Интеграция — встраивание в существующие рабочие процессы и конвейеры

• 💻 Работа без графического интерфейса — запуск без GUI

• 🌍 Многоязычность — поддержка 38 языков

• ⚡ Параллельная обработка — динамическое масштабирование в соответствии с вашим процессором (до 16 параллельных рабочих процессов)

Требования

Требование	Подробности
Операционная система	Windows 10/11 (64-разрядная)
Лицензия	Chloros+ (требуется платный план)
Память	Минимум 8 ГБ ОЗУ (рекомендуется 16 ГБ)
Интернет	Требуется для активации лицензии
Место на диске	Зависит от размера проекта

Требования к лицензии: Для CLI требуется платная подписка Chloros+. Стандартные (бесплатные) тарифные планы не предоставляют доступ к CLI. Посетите https://cloud.mapir.camera/pricing, чтобы перейти на более дорогой тарифный план.

Быстрый старт

Установка

CLI автоматически включается в установщик Chloros:

1. Загрузите и запустите Chloros Installer.exe

2. Завершите работу мастера установки

3. CLI установлен в: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Установщик автоматически добавляет chloros-cli в системный PATH. После установки перезапустите терминал.

Первая настройка

Перед использованием CLI активируйте лицензию 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"

Основное использование

Обработайте папку с настройками по умолчанию:

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

---

Справочник команд

Общий синтаксис

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

---

Команды

process — обработка изображений

Обработка изображений в папке с калибровкой.

Синтаксис:

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

Пример:

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

Параметры команды обработки

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
<input-folder>	Путь	Обязательно	Папка, содержащая мультиспектральные изображения RAW/JPG
-o, --output	Путь	То же, что и входные данные	Папка вывода для обработанных изображений
-n, --project-name	Строка	Автоматически сгенерированное	Имя пользовательского проекта
--vignette	Флаг	Включено	Включить коррекцию виньетирования
--no-vignette	Флаг	-	Отключить коррекцию виньетирования
--reflectance	Флаг	Включено	Включить калибровку отражения
--no-reflectance	Флаг	-	Отключить калибровку отражения
--ppk	Флаг	Отключено	Применить корректировки PPK из данных датчика освещенности .daq
--format	Выбор	TIFF (16-разрядный)	Формат вывода: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Целое число	Авто	Минимальный размер цели в пикселях для обнаружения калибровочной панели
--target-clustering	Целое число	Авто	Порог кластеризации цели (0-100)
--exposure-pin-1	Строка	Нет	Блокировка экспозиции для модели камеры (контакт 1)
--exposure-pin-2	Строка	Нет	Блокировка экспозиции для модели камеры (контакт 2)
--recal-interval	Целое число	Авто	Интервал повторной калибровки в секундах
--timezone-offset	Целое число	0	Смещение часового пояса в часах

---

login — Аутентификация учетной записи

Войдите с помощью своих учетных данных Chloros+, чтобы включить обработку CLI.

Синтаксис:

chloros-cli login <email> <password>

Пример:

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

Специальные символы: используйте одинарные кавычки вокруг паролей, содержащих такие символы, как $, ! или пробелы.

Результат:

***

logout — очистить учетные данные

Очистить сохраненные учетные данные и выйти из учетной записи.

Синтаксис:

chloros-cli logout

Пример:

chloros-cli logout

Вывод:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

SDK Пользователи: Python SDK также предоставляет программный метод logout() для очистки учетных данных в скриптах Python. Подробности см. в документации Python SDK.

---

status — Проверка состояния лицензии

Отображение текущего состояния лицензии и аутентификации.

Синтаксис:

chloros-cli status

Пример:

chloros-cli status

Вывод:

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

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

---

export-status — Проверка хода экспорта

Мониторинг хода экспорта потока 4 во время или после обработки.

Синтаксис:

chloros-cli export-status

Пример:

chloros-cli export-status

Пример использования: Вызовите эту команду во время обработки, чтобы проверить ход экспорта.***

language — Управление языком интерфейса

Просмотр или изменение языка интерфейса CLI.

Синтаксис:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Примеры:

# 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

Поддерживаемые языки (всего 38)

Код	Язык	Название на языке
en	Английский	English
es	Испанский	Español
pt	Португальский	Português
fr	Французский	Français
de	Немецкий	Deutsch
it	Итальянский	Italiano
ja	Японский	日本語
ko	Корейский	한국어
zh	Китайский (упрощенный)	简体中文
zh-TW	Китайский (традиционный)	繁體中文
ru	Русский	Русский
nl	Nederlands	Nederlands
ar	العربية	العربية
pl	Polski	Polski
tr	Турецкий	Türkçe
hi	Хинди	हिंदी
id	Индонезийский	Bahasa Indonesia
vi	Вьетнамский	Tiếng Việt
th	Тайский	ไทย
sv	Шведский	Svenska
da	Датский	Dansk
no	Норвежский	Norsk
fi	Финский	Suomi
el	Греческий	Ελληνικά
cs	Чешский	Čeština
hu	Венгерский	Magyar
ro	Румынский	Română
uk	Украинский	Українська
pt-BR	Бразильский португальский	Português Brasileiro
zh-HK	Кантонский	粵語
ms	Малайский	Bahasa Melayu
sk	Словацкий	Slovenčina
bg	Болгарский	Български
hr	Хорватский	Hrvatski
lt	Литовский	Lietuvių
lv	Латышский	Latviešu
et	Эстонский	Eesti
sl	Словенский	Slovenščina

Автоматическое сохранение: Ваши языковые настройки сохраняются в ~/.chloros/cli_language.json и сохраняются во всех сессиях.

---

set-project-folder — Установить папку проекта по умолчанию

Изменить расположение папки проекта по умолчанию (общая с GUI).

Синтаксис:

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

Пример:

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

---

get-project-folder — Показать папку проекта

Отобразить текущее расположение папки проекта по умолчанию.

Синтаксис:

chloros-cli get-project-folder

Пример:

chloros-cli get-project-folder

Вывод:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

---

reset-project-folder — Сброс к значениям по умолчанию

Сброс папки проекта к местоположению по умолчанию.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

Глобальные параметры

Эти параметры применимы ко всем командам:

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
--backend-exe	Путь	Автоматическое определение	Путь к исполняемому файлу бэкэнда
--port	Целое число	5000	Номер порта бэкэнда API
--restart	Флаг	-	Принудительный перезапуск бэкэнда (убивает существующие процессы)
--version	Флаг	-	Показать информацию о версии и выйти
--help	Флаг	-	Показать справочную информацию и выйти

Пример с глобальными параметрами:

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

---

Руководство по настройкам обработки

Параллельная обработка

Chloros+ CLI автоматически масштабируетпараллельную обработку в соответствии с возможностями вашего компьютера:Как это работает:

• Определяет количество ядер процессора и объем оперативной памяти

• Распределяет рабочие процессы: 2× ядра процессора (использует гиперпоточность)

• Максимум: 16 параллельных рабочих процессов (для стабильности)Уровни системы:

Тип системы	Процессор	Оперативная память	Рабочие процессы	Производительность
Высокий уровень	16+ ядер	32+ ГБ	До 16	Максимальная скорость
Средний уровень	8-15 ядер	16-31 ГБ	8-16	Отличная скорость
Низкий уровень	4-7 ядер	8-15 ГБ	4-8	Хорошая скорость

Автоматическая оптимизация: CLI автоматически определяет характеристики вашей системы и настраивает оптимальную параллельную обработку. Ручная настройка не требуется!

Методы дебайеризации

CLI использует Высокое качество (быстрее) в качестве алгоритма дебайеризации по умолчанию и рекомендуемого алгоритма:

Метод	Качество	Скорость	Описание
Высокое качество (быстрее) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Алгоритм с учетом краев (по умолчанию, рекомендуется)

Коррекция виньетирования

Что делает: Корректирует падение освещенности по краям изображения (темные углы, часто встречающиеся на изображениях с камеры).

• Включено по умолчанию — большинству пользователей следует оставить эту функцию включенной.

• Для отключения используйте --no-vignette.

Рекомендация: всегда включайте коррекцию виньетирования, чтобы обеспечить равномерную яркость по всему кадру.

Калибровка отражательной способности

Преобразует исходные значения датчика в стандартизированные проценты отражательной способности с помощью калибровочных панелей.

• Включено по умолчанию — необходимо для анализа растительности.

• Требует наличия калибровочных панелей на изображениях.

• Для отключения используйте --no-reflectance.

Требования: для точного преобразования отражательной способности убедитесь, что калибровочные панели правильно экспонированы и видны на изображениях.

Корректировки PPK

Что делает: применяет корректировки Post-Processed Kinematic с использованием данных журнала DAQ-A-SD для повышения точности GPS.

• По умолчанию отключено

• Для включения используйте --ppk

• Требуются файлы .daq в папке проекта от датчика освещенности MAPIR DAQ-A-SD.

Форматы вывода

Формат	Разрядность	Размер файла	Наилучшее применение
TIFF (16 бит) ⭐	16-битное целое число	Большой	ГИС-анализ, фотограмметрия (рекомендуется)
TIFF (32-разрядный, процент)	32-разрядное число с плавающей запятой	Очень большой	Научный анализ, исследования
PNG (8-разрядный)	8-разрядное целое число	Средний	Визуальный осмотр, обмен в Интернете
JPG (8-битный)	8-разрядное целое число	Малый	Быстрый просмотр, сжатый вывод

***

Автоматизация и скрипты

Пакетная обработка PowerShell

Автоматическая обработка нескольких папок с наборами данных:

# 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 Пакетный скрипт

Простой цикл для пакетной обработки:

@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 Скрипт автоматизации

Расширенная автоматизация с обработкой ошибок:

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()

---

Рабочий процесс обработки

Стандартный рабочий процесс

1. Ввод: папка, содержащая пары изображений RAW/JPG

2. Обнаружение: CLI автоматически сканирует поддерживаемые файлы изображений

3. Обработка: Параллельный режим масштабируется в соответствии с количеством ядер вашего процессора (Chloros+)

4. Вывод: Создает подпапки по моделям камер с обработанными изображениями

Пример структуры вывода

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
    └── ...

Оценка времени обработки

Типичное время обработки 100 изображений (по 12 МП каждое):

Режим	Время	Оборудование
Параллельный режим	5-10 мин	i7/Ryzen 7, 16 ГБ ОЗУ, SSD (до 16 рабочих процессов)
Параллельный режим	10–15 мин	i5/Ryzen 5, 8 ГБ ОЗУ, HDD (до 8 рабочих процессов)

Совет по производительности: время обработки зависит от количества изображений, разрешения и характеристик компьютера.

---

Устранение неполадок

CLI не найден

Ошибка:

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

Решения:

1. Проверьте место установки:

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

1. Используйте полный путь, если он не указан в PATH:

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

1. Добавьте в PATH вручную:

   • Откройте «Свойства системы» → «Переменные среды»

   • Отредактируйте переменную PATH

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

   • Перезапустите терминал.

---

Не удалось запустить бэкэнд.Ошибка:

Backend failed to start within 30 seconds

Решения:

1. Проверьте, не запущен ли бэкэнд (сначала закройте его).

2. Проверьте, не блокирует ли брандмауэр Windows.

3. Попробуйте другой порт:

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

1. Принудительно перезапустите бэкэнд:

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

---

Проблемы с лицензией/аутентификациейОшибка:

Chloros+ license required for CLI access

Решения:

1. Убедитесь, что у вас есть активная подписка Chloros+.

2. Войдите в систему, используя свои учетные данные:

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

1. Проверьте статус лицензии:

chloros-cli status

1. Обратитесь в службу поддержки: [e-mail]

---

Не найдено изображенийОшибка:

No images found in the specified folder

Решения:

1. Убедитесь, что папка содержит поддерживаемые форматы (.RAW, .TIF, .JPG).

2. Проверьте, что путь к папке правильный (используйте кавычки для путей с пробелами).

3. Убедитесь, что у вас есть права на чтение для папки.

4. Проверьте, что расширения файлов верны.

---

Обработка зависает или останавливаетсяРешения:

1. Проверьте доступное место на диске (убедитесь, что его достаточно для вывода).

2. Закройте другие приложения, чтобы освободить память.

3. Уменьшите количество изображений (обрабатывайте их партиями).

---

Порт уже используетсяОшибка:

Port 5000 is already in use

Решение:

Укажите другой порт:

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

---

Часто задаваемые вопросы

В: Нужна ли мне лицензия для CLI?

О:Да! Для CLI требуется платнаялицензия Chloros+.

• ❌ Стандартный (бесплатный) план: CLI отключен

• ✅ Тарифные планы Chloros+ (платные): CLI полностью включен

Подпишитесь на: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

В: Можно ли использовать CLI на сервере без графического интерфейса?О: Да! CLI работает полностью без графического интерфейса. Требования:

• Windows Server 2016 или более поздней версии

• Установленный пакет Visual C++ Redistributable

• Достаточный объем ОЗУ (минимум 8 ГБ, рекомендуется 16 ГБ)

• Однократная активация лицензии GUI на любом компьютере

---

В: Где сохраняются обработанные изображения?О:По умолчанию обработанные изображения сохраняются втой же папке, что и входные, в подпапках с названиями моделей камер (например, Survey3N_RGN/).

Используйте опцию -o, чтобы указать другую папку для вывода:

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

---

В: Можно ли обрабатывать несколько папок одновременно?О: Не напрямую с помощью одной команды, но вы можете использовать скрипты для последовательной обработки папок. См. раздел Автоматизация и скрипты.***

В: Как сохранить вывод CLI в файл журнала?PowerShell:

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

Пакетная обработка:

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

---

В: Что произойдет, если я нажму Ctrl+C во время обработки?О: CLI:

1. Аккуратно остановит обработку

2. Закроет бэкэнд

3. Завершит работу с кодом 130

Частично обработанные изображения могут остаться в папке вывода.

---

В: Можно ли автоматизировать обработку CLI?О: Конечно! CLI разработан для автоматизации. См. Автоматизация и скрипты для примеров PowerShell, Batch и Python.***

В: Как проверить версию CLI?О:

chloros-cli --version

Вывод:

Chloros CLI 1.0.2

---

Получение справки

Справка по командной строке

Просмотрите справочную информацию непосредственно в CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Каналы поддержки

• Электронная почта: [e-mail]

• Веб-сайт: https://www.mapir.camera/community/contact

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

Полные примеры

Пример 1: базовая обработка

Обработка с настройками по умолчанию (виньетка, отражательная способность):

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

---

Пример 2: высококачественный научный результат

32-разрядный TIFF:

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

---

Пример 3: Быстрая обработка для предварительного просмотра

8-разрядный PNG без калибровки для быстрого просмотра:

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

---

Пример 4: Обработка с PPK-коррекцией

Применение PPK-коррекций с отражением:

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

---

Пример 5: Пользовательское местоположение вывода

Обработка на другой диск с определенным форматом:

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

---

Пример 6: Рабочий процесс аутентификации

Завершить процесс аутентификации:

# 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

---

Пример 7: Использование нескольких языков

Изменить язык интерфейса:

# 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