CLI : Командная строка

**Chloros CLI** предоставляет мощный доступ из командной строки к движку обработки изображений Chloros, позволяя автоматизировать, создавать скрипты и работать в режиме без интерфейса для ваших рабочих процессов обработки изображений.

Ключевые особенности

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

• 🔗 Интеграция — встраивание в существующие рабочие процессы и конвейеры

• 💻 Работа в режиме без интерфейса — запуск без графического интерфейса

• 🌍 Многоязычность — поддержка 38 языков

• ⚡ Параллельная обработка — Динамическая адаптация вычислений автоматически оптимизирует работу под ваше оборудование

Требования

Требование	Подробности
Операционная система	Windows 10/11 (64-битная), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Лицензия	Chloros+ (требуется платный тарифный 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. Перейдите на страницу https://cloud.mapir.camera/pricing, чтобы перейти на более дорогой тарифный план.

Быстрый старт

Установка

Windows

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. Перезапустите терминал после установки.

Linux

Установите пакет .deb для вашей архитектуры:

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

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

Подробную информацию о настройке Linux см. в разделе Установка Linux.

Первоначальная настройка

Перед использованием CLI активируйте лицензию 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

Основное использование

Обработка папки с настройками по умолчанию:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/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]

Примеры:

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

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

Параметры команды обработки

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
<input-folder>	Путь	Обязательно	Папка, содержащая мультиспектральные изображения в формате RAW/JPG
-o, --output	Путь	То же, что и входные данные	Папка для вывода обработанных изображений
-n, --project-name	Строка	Автоматически сгенерировано	Пользовательское имя проекта
--vignette	Флаг	Включено	Включить коррекцию виньетирования
--no-vignette	Флаг	-	Отключить коррекцию виньетирования
--reflectance	Флаг	Включено	Включить калибровку отражательной способности
--no-reflectance	Флаг	-	Отключить калибровку отражательной способности
--ppk	Флаг	Отключено	Применить поправки PPK на основе данных датчика освещенности .daq
--format	Выбор	TIFF (16-бит)	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	Пороговое значение кластеризации целей (0–100)
--debayer	Выбор	standard	Метод дебайеризации: standard или texture-aware (только для Chloros+)
--target, --targets	Флаг	Отключено	Искать калибровочные цели только в подпапке «target» или «targets» (ускоряет обработку)
--indices	Список	Нет	Индексы растительности для расчета (например, --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Строка	Нет	Зафиксировать экспозицию для модели камеры (контакт 1)
--exposure-pin-2	Строка	Нет	Фиксация экспозиции для модели камеры (контакт 2)
--recal-interval	Целое число	Автоматически	Интервал повторной калибровки в секундах
--timezone-offset	Целое число	0	Смещение часового пояса в часах

---

login — Аутентификация учетной записи

Войдите в систему, используя свои учетные данные 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 символы, такие как $, !, или пробелы.

Вывод:

***

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

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

---

status — Проверка статуса лицензии

Отображение текущего статуса 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

Сценарий использования: Вызовите эту команду во время выполнения 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 оригинала
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 (упрощённый)	简体中文
zh-TW	Китайский (традиционный)	繁體中文
ru	Русский	Русский
nl	Нидерландский	Nederlands
ar	Арабский	العربية
pl	Польский	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	Латвийский	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 в Windows).

Синтаксис:

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

Примеры:

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

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

Результат:

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

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

---

reset-project-folder — Сброс к значениям по умолчанию

Сброс папки проекта к расположению по умолчанию.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest — Запуск диагностики системы

Запускает 7 диагностических проверок для проверки конфигурации системы.

Синтаксис:

chloros-cli selftest

Выполняемые диагностические проверки:

1. Проверка версии

2. Доступность порта (5000)

3. Запуск бэкэнда

4. Тест подключения API

5. Информация о системе и обнаружение графического процессора

6. Проверка моделей шумоподавителя

7. Проверка доступности CUDA

Полезно для устранения неполадок: Запустите selftest после установки, чтобы убедиться, что ваша система настроена правильно, особенно на Linux/Jetson, где может потребоваться проверка настроек GPU и CUDA.

---

update — Проверка наличия обновлений (только для Linux)

Проверка наличия и установка обновлений CLI на системах Linux.

Синтаксис:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

Параметр	Описание
--check	Только проверять наличие обновлений, не устанавливать

Эта команда доступна только в Linux. В Windows обновления предоставляются через установщик.

---

Глобальные параметры

Эти параметры применимы ко всем командам:

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
--backend-exe	Путь	Автоопределяется	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 завершить работу
--help	Флаг	-	Показать справку и завершить работу

Автоматическое определение бэкэнда: Путь --backend-exe определяется автоматически для каждой платформы:

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

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

• Linux (ручная установка): /opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend

Пример с глобальными параметрами:

Windows:

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

Linux:

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

---

Руководство по настройкам обработки

Параллельная обработка и динамическая адаптация вычислений

Chloros 1.1.0 включает Динамическую адаптацию вычислений — движок обработки автоматически определяет ваше оборудование и выбирает оптимальную стратегию:

Платформа	Стратегия	Рабочие процессы	Конвейер	Примечания
Jetson Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Эффективное использование памяти, последовательная обработка
Jetson Orin NX 16 ГБ	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Параллельная обработка на GPU
Настольный компьютер с 8 ГБ GPU	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Хорошая производительность настольного компьютера
Настольный компьютер с графическим процессором 12 ГБ+	GPU_PARALLEL	3–4	fused_gpu	Оптимальная производительность настольного компьютера
Система только с ЦП	CPU_PARALLEL	ядер — 1	cpu_fallback	Видеокарта не требуется

Ручная настройка не требуется! Chloros автоматически определяет ваш процессор, графический процессор, оперативную память и (на Jetson) датчики температуры, а затем автоматически настраивает оптимальный конвейер обработки.

Методы дебайеризации

Метод	Флаг CLI	Качество	Скорость	Лицензия
Стандартный (быстрый, среднее качество)	--debayer standard	Хорошее	Быстрый	Бесплатно / Chloros+
С учетом текстуры (медленно, высочайшее качество)	--debayer texture-aware	Высочайшее	Медленно	Только Chloros+

Метод дебайеризации по умолчанию — Стандартный. МетодС учетом текстуры использует модель шумоподавления на основе ИИ/машинного обучения для получения результатов высочайшего качества, но требует лицензии Chloros+ и графического процессора NVIDIA.

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

Коррекция виньетирования

Что делает: Корректирует падение освещенности по краям изображения (темные углы, характерные для камерных снимков).

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

• Используйте --no-vignette для отключения

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

Калибровка отражательной способности

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

• Включено по умолчанию — Необходимо для анализа растительности

• Требует наличия калибровочных панелей на изображениях

• Используйте --no-reflectance для отключения

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

Коррекции PPK

Что это делает: Применяет постобработанные кинематические поправки с использованием данных журнала DAQ-A-SD для повышения точности GPS.

• Отключено по умолчанию

• Используйте --ppk для включения

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

Форматы вывода

Формат	Разрядность	Размер файла	Лучше всего подходит для
TIFF (16-бит) ⭐	16-битное целое число	Большой	Анализ ГИС, фотограмметрия (рекомендуется)
TIFF (32-разрядное, проценты)	32-разрядное число с плавающей запятой	Очень большие	Научный анализ, исследования
PNG (8-бит)	8-битное целое число	Средний	Визуальный осмотр, публикация в Интернете
JPG (8-бит)	8-разрядное целое число	Малый	Быстрый просмотр, сжатый вывод

***

Автоматизация и скрипты

Пакетная обработка PowerShell (Windows)

Автоматическая обработка нескольких папок с наборами данных в 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

Пакетный скрипт Windows (Windows)

Простой цикл для пакетной обработки в 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

Пакетная обработка в Bash (Linux)

Обработка нескольких папок с наборами данных на 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!"

Скрипт автоматизации Python (кроссплатформенный)

Расширенная автоматизация с обработкой ошибок (работает на Windows и 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()

---

Рабочий процесс обработки

Стандартный рабочий процесс

1. Входные данные: папка, содержащая пары изображений в форматах RAW/JPG

2. Обнаружение: CLI автоматически сканирует файлы изображений, поддерживаемые программой

3. Обработка: параллельный режим масштабируется в зависимости от количества 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):

Платформа	Режим	Ориентировочное время	Примечания
Настольный ПК с GPU 12 ГБ+	GPU_PARALLEL	5–10 мин	Самый быстрый вариант
Настольный компьютер с графическим процессором 8 ГБ	GPU_SINGLE	10–15 мин	Хорошая производительность
Jetson Orin NX 16 ГБ	GPU_PARALLEL	15–25 мин	Пограничные вычисления
Jetson Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	30–60 мин	Ограниченный объем памяти
Только ЦП	CPU_PARALLEL	20–40 мин	ГП не требуется

Совет по производительности: Время обработки зависит от количества изображений, разрешения, метода дебайеризации и аппаратного обеспечения. Дебайеризация с учетом текстур занимает значительно больше времени, чем стандартная. Подробности см. в разделе Динамическая адаптация вычислений.

---

Устранение неполадок

CLI не найден

Windows Ошибка:

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

Windows 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

Linux Ошибка:

chloros-cli: command not found

Linux Решения:

1. Проверьте установку:

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

1. Перезагрузите оболочку:

source ~/.bashrc

1. Проверьте права доступа:

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

---

Не удалось запустить бэкэндОшибка:

Backend failed to start within 30 seconds

Решения:

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

2. Убедитесь, что брандмауэр не блокирует (Windows) или проверьте доступность порта (Linux: lsof -i :5000)

3. Попробуйте другой порт:

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

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

1. Принудительно перезапустите бэкэнд:

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

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

1. В Linux проверьте наличие исполняемого файла бэкэнда:

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

---

Проблемы с лицензией / аутентификациейОшибка:

Chloros+ license required for CLI access

Решения:

1. Убедитесь, что у вас есть действующая 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]

---

Изображения не найденыОшибка:

No images found in the specified folder

Решения:

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

2. Проверьте правильность пути к папке (используйте кавычки для путей, содержащих пробелы)

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

4. Проверьте, верны ли расширения файлов

---

Остановка или зависание обработкиРешения:

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

2. Закройте другие приложения, чтобы освободить память

3. Уменьшите количество изображений (обрабатывайте партиями)

---

Порт уже используетсяОшибка:

Port 5000 is already in use

Решения:

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

---

Часто задаваемые вопросы

В: Нужна ли мне лицензия для CLI?

О:Да! Для CLI требуется платнаялицензия Chloros+.

• ❌ Стандартный (бесплатный) тариф: CLI отключен

• ✅ Тарифы Chloros+ (платные): CLI полностью включен

Подпишитесь по адресу: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

В: Можно ли использовать CLI на сервере без графического интерфейса?О: Да! CLI работает полностью в режиме без интерфейса. Это основной сценарий использования на Linux.Сервер Windows:

• Сервер Windows 2016 или более поздней версии

• Установлен Visual C++ Redistributable

Сервер Linux:

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

• Установка через пакет .deb

Обе платформы:

• Минимум 8 ГБ ОЗУ (рекомендуется 16 ГБ)

• Однократная активация лицензии: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

В: Где сохраняются обработанные изображения?О:По умолчанию обработанные изображения сохраняются втой же папке, что и исходные, в подпапках по моделям камер (например, Survey3N_RGN/).

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

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

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

---

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

Q: Как сохранить вывод CLI в файл журнала?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

---

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

1. Плавно остановит обработку

2. Закроет бэкэнд

3. Выйдет 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 PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) и Python (кроссплатформенные).***

В: Как проверить версию CLI?О:

chloros-cli --version

Результат:

Chloros CLI 1.1.0

---

Получение справки

Справка по командной строке

Просмотр справочной информации 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 (виньетирование, отражательная способность):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Пример 2: Высококачественный научный результат

32-разрядная плавающая запятая 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

---

Пример 3: Быстрая обработка предварительного просмотра

8-битный PNG без калибровки для быстрого просмотра:

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

---

Пример 4: Обработка с PPK-коррекцией

Применение PPK-коррекций с использованием коэффициента отражения:

Windows:

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

Linux:

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

---

Пример 5: Пользовательское местоположение вывода

Обработка в другое местоположение с определенным форматом:

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)"

---

Пример 6: Процесс аутентификации

Полный процесс аутентификации (одинаковый на всех платформах):

# 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

---

Пример 7: Использование нескольких языков

Изменение языка интерфейса (одинаковое на всех платформах):

# 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