CLI : Komut Satırı

**Chloros CLI**, Chloros görüntü işleme motoruna güçlü bir komut satırı erişimi sağlayarak, görüntüleme iş akışlarınız için otomasyon, komut dosyası oluşturma ve başsız çalışma imkanı sunar.

Temel Özellikler

• 🚀 Otomasyon - Birden fazla veri kümesinin komut dosyası ile toplu işleme

• 🔗 Entegrasyon - Mevcut iş akışlarına ve boru hatlarına entegre edin

• 💻 Görsel Arayüzsüz Çalışma - GUI olmadan çalıştırın

• 🌍 Çoklu Dil - 38 dil desteği

• ⚡ Paralel İşleme - Dinamik Hesaplama Uyumlaştırma donanımınız için otomatik olarak optimize eder

Gereksinimler

Gereksinim	Ayrıntılar
İşletim Sistemi	Windows 10/11 (64-bit), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Lisans	Chloros+ (ücretli plan gereklidir)
Bellek	En az 8 GB RAM (16 GB önerilir)
İnternet	Lisans etkinleştirme için gereklidir
Disk Alanı	Proje boyutuna göre değişir

Lisans Gereksinimi: CLI için ücretli bir Chloros+ aboneliği gereklidir. Standart (ücretsiz) planlarda CLI erişimi yoktur. Yükseltme yapmak için https://cloud.mapir.camera/pricing adresini ziyaret edin.

Hızlı Başlangıç

Kurulum

Windows

CLI, Chloros yükleyicisine otomatik olarak dahil edilmiştir:

1. Chloros Installer.exe dosyasını indirin ve çalıştırın

2. Kurulum sihirbazını tamamlayın

3. CLI şu konuma kuruldu: C:\Program Files\Chloros\resources\cli\chloros-cli.exe

Yükleyici, chloros-cli dosyasını sistem PATH'inize otomatik olarak ekler. Yükleme tamamlandıktan sonra terminalinizi yeniden başlatın.

Linux

Mimarinize uygun .deb paketini yükleyin:

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

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

Ayrıntılı Linux kurulumu için bkz. Linux Kurulumu.

İlk Kurulum

CLI'i kullanmadan önce, Chloros+ lisansınızı etkinleştirin:

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

Temel Kullanım

Bir klasörü varsayılan ayarlarla işleyin:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Komut Referansı

Genel Sözdizimi

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

---

Komutlar

process - Görüntüleri İşleme

Bir klasördeki görüntüleri kalibrasyonla işleyin.

Sözdizimi:

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

Örnekler:

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

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

İşleme Komutu Seçenekleri

Seçenek	Tür	Varsayılan	Açıklama
<input-folder>	Yol	Gerekli	RAW/JPG multispektral görüntüleri içeren klasör
-o, --output	Yol	Girişle aynı	İşlenmiş görüntüler için çıktı klasörü
-n, --project-name	Dize	Otomatik olarak oluşturulur	Özel proje adı
--vignette	Bayrak	Etkin	Vinyet düzeltmesini etkinleştir
--no-vignette	Bayrak	-	Vinyet düzeltmesini devre dışı bırak
--reflectance	Bayrak	Etkin	Yansıma kalibrasyonunu etkinleştir
--no-reflectance	Bayrak	-	Yansıma kalibrasyonunu devre dışı bırak
--ppk	Bayrak	Devre dışı	.daq ışık sensörü verilerinden PPK düzeltmelerini uygula
--format	Seçim	TIFF (16-bit)	Çıktı biçimi: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Tamsayı	Otomatik	Kalibrasyon paneli algılaması için minimum hedef boyutu (piksel cinsinden)
--target-clustering	Tamsayı	Otomatik	Hedef kümelenme eşiği (0-100)
--debayer	Seçim	standard	Debayer yöntemi: standard veya texture-aware (yalnızca Chloros+)
--target, --targets	Bayrak	Devre dışı	Yalnızca "target" veya "targets" alt klasörlerinde kalibrasyon hedeflerini ara (işlemeyi hızlandırır)
--indices	Liste	Yok	Hesaplanacak bitki örtüsü indeksleri (örn., --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Dize	Yok	Kamera modeli için pozlamayı kilitle (Pin 1)
--exposure-pin-2	Dize	Yok	Kamera modeli için pozlamayı kilitle (Pin 2)
--recal-interval	Tamsayı	Otomatik	Saniye cinsinden yeniden kalibrasyon aralığı
--timezone-offset	Tamsayı	0	Saat dilimi farkı (saat cinsinden)

---

login - Hesabı Doğrulama

CLI işlemesini etkinleştirmek için Chloros+ kimlik bilgilerinizi kullanarak oturum açın.

Sözdizimi:

chloros-cli login <email> <password>

Örnek:

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

Özel Karakterler: $, ! gibi karakterler veya boşluklar içeren şifrelerin etrafına tek tırnak işareti koyun.

Çıktı:

***

logout - Kimlik Bilgilerini Sil

Kaydedilmiş kimlik bilgilerini silin ve hesabınızdan çıkış yapın.

Sözdizimi:

chloros-cli logout

Örnek:

chloros-cli logout

Çıktı:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

SDK Kullanıcıları: Python SDK ayrıca, Python komut dosyaları içinde kimlik bilgilerini temizlemek için programlı bir logout() yöntemi de sağlar. Ayrıntılar için Python SDK belgelerine bakın.

---

status - Lisans Durumunu Kontrol Et

Mevcut lisans ve kimlik doğrulama durumunu görüntüler.

Sözdizimi:

chloros-cli status

Örnek:

chloros-cli status

Çıktı:

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

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

---

export-status - Dışa Aktarım İlerleme Durumunu Kontrol Et

İşleme sırasında veya sonrasında Thread 4 dışa aktarım ilerleme durumunu izleyin.

Sözdizimi:

chloros-cli export-status

Örnek:

chloros-cli export-status

Kullanım Durumu: Dışa aktarma ilerlemesini kontrol etmek için işleme devam ederken bu komutu çağırın.***

language - Arayüz Dilini Yönet

CLI arayüz dilini görüntüleyin veya değiştirin.

Sözdizimi:

# Show current language
chloros-cli language

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

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

Örnekler:

# 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

Desteklenen Diller (Toplam 38)

Kod	Dil	Yerel Adı
en	İngilizce	English
es	İspanyolca	Español
pt	Portekizce	Português
fr	Fransızca	Français
de	Almanca	Deutsch
it	İtalyanca	Italiano
ja	Japonca	日本語
ko	Korece	한국어
zh	Çince (Basitleştirilmiş)	简体中文
zh-TW	Çince (Geleneksel)	繁體中文
ru	Rusça	Русский
nl	Felemenkçe	Nederlands
ar	Arapça	العربية
pl	Lehçe	Polski
tr	Türkçe	Türkçe
hi	Hintçe	हिंदी
id	Endonezce	Bahasa Indonesia
vi	Vietnamca	Tiếng Việt
th	Tayca	ไทย
sv	İsveççe	Svenska
da	Danca	Dansk
no	Norveççe	Norsk
fi	Fince	Suomi
el	Yunanca	Ελληνικά
cs	Çek	Čeština
hu	Macarca	Magyar
ro	Romence	Română
uk	Ukraynaca	Українська
pt-BR	Brezilya Portekizcesi	Português Brasileiro
zh-HK	Kantonca	粵語
ms	Malayca	Bahasa Melayu
sk	Slovakça	Slovenčina
bg	Bulgarca	Български
hr	Hırvatça	Hrvatski
lt	Litvanyaca	Lietuvių
lv	Letonca	Latviešu
et	Estonca	Eesti
sl	Slovence	Slovenščina

Otomatik Kalıcılık: Dil tercihinizi ~/.chloros/cli_language.json dosyasına kaydedilir ve tüm oturumlarda kalıcıdır.

---

set-project-folder - Varsayılan Proje Klasörünü Ayarla

Varsayılan proje klasörünün konumunu değiştirin (Windows'teki GUI ile paylaşılır).

Sözdizimi:

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

Örnekler:

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

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

---

get-project-folder - Proje Klasörünü Göster

Mevcut varsayılan proje klasörü konumunu görüntüler.

Sözdizimi:

chloros-cli get-project-folder

Örnek:

chloros-cli get-project-folder

Çıktı:

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

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

---

reset-project-folder - Varsayılana Sıfırla

Proje klasörünü varsayılan konuma sıfırlar.

Sözdizimi:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest - Sistem Tanılama Çalıştır

Sistem yapılandırmanızı doğrulamak için 7 tanılama kontrolü çalıştırır.

Sözdizimi:

chloros-cli selftest

Gerçekleştirilen tanılama işlemleri:

1. Sürüm kontrolü

2. Bağlantı noktası kullanılabilirliği (5000)

3. Arka uç başlatma

4. API bağlantı testi

5. Sistem bilgileri ve GPU algılama

6. Gürültü giderici modellerinin doğrulanması

7. CUDA kullanılabilirlik kontrolü

Sorun giderme için yararlı: Kurulumdan sonra selftest'i çalıştırarak sisteminizin doğru şekilde yapılandırıldığını doğrulayın; özellikle GPU ve CUDA kurulumunun doğrulanması gerekebilecek Linux/Jetson'da bunu yapın.

---

update - Güncellemeleri Kontrol Et (Yalnızca Linux)

Linux sistemlerinde CLI güncellemelerini kontrol edin ve yükleyin.

Sözdizimi:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

Seçenek	Açıklama
--check	Yalnızca güncellemeleri kontrol et, yükleme

Bu komut yalnızca Linux'te kullanılabilir. Windows'te güncellemeler yükleyici aracılığıyla sağlanır.

---

Genel Seçenekler

Bu seçenekler tüm komutlar için geçerlidir:

Seçenek	Tür	Varsayılan	Açıklama
--backend-exe	Yol	Otomatik algılanır	Arka uç yürütülebilir dosyasının yolu
--port	Tamsayı	5000	Arka uç API bağlantı noktası numarası
--restart	Bayrak	-	Arka ucu zorla yeniden başlat (mevcut işlemleri sonlandırır)
--version	Bayrak	-	Sürüm bilgilerini göster ve çık
--help	Bayrak	-	Yardım bilgilerini göster ve çık

Arka uç otomatik algılama: --backend-exe yolu platform başına otomatik olarak algılanır:

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

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

• Linux (manuel): /opt/mapir/chloros/backend/chloros-backend

Global Seçeneklerle Örnek:

Windows:

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

Linux:

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

---

İşleme Ayarları Kılavuzu

Paralel İşleme ve Dinamik Hesaplama Uyumlaştırma

Chloros 1.1.0 sürümü, Dinamik Hesaplama Uyumlaştırma özelliğini içerir — işleme motoru donanımınızı otomatik olarak algılar ve en uygun stratejiyi seçer:

Platform	Strateji	İşçiler	İş Akışı	Notlar
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Bellek verimli, serileştirilmiş
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Eşzamanlı GPU işleme
8 GB GPU'lu masaüstü	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	İyi masaüstü performansı
12 GB+ GPU'lu masaüstü	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Optimum masaüstü performansı
Yalnızca CPU içeren sistem	CPU_PARALLEL	çekirdek - 1	cpu_fallback	GPU gerekmez

Manuel yapılandırma gerekmez! Chloros, CPU, GPU, RAM ve (Jetson'da) termal sensörlerinizi otomatik olarak algılar, ardından en uygun işleme boru hattını otomatik olarak yapılandırır.

Debayer Yöntemleri

Yöntem	CLI Bayrağı	Kalite	Hız	Lisans
Standart (Hızlı, Orta Kalite)	--debayer standard	İyi	Hızlı	Ücretsiz / Chloros+
Doku Duyarlı (Yavaş, En Yüksek Kalite)	--debayer texture-aware	En Yüksek	Yavaş	Yalnızca Chloros+

Varsayılan debayer yöntemi Standart'tır.Tekstür Duyarlı yöntemi, en yüksek kalitede çıktı elde etmek için bir AI/ML gürültü giderme modeli kullanır, ancak bir Chloros+ lisansı ve bir NVIDIA GPU gerektirir.

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

Vinyet Düzeltme

Ne yapar: Görüntü kenarlarında ışık düşüşünü düzeltir (kamera görüntülerinde sık görülen köşelerin koyulaşması).

• Varsayılan olarak etkindir - Çoğu kullanıcı bunu etkin tutmalıdır

• Devre dışı bırakmak için --no-vignette kullanın

Öneri: Çerçeve genelinde eşit parlaklık sağlamak için vinyet düzeltmeyi her zaman etkinleştirin.

Yansıma Kalibrasyonu

Kalibrasyon panellerini kullanarak ham sensör değerlerini standartlaştırılmış yansıma yüzdelerine dönüştürür.

• Varsayılan olarak etkindir - Bitki örtüsü analizi için gereklidir

• Görüntülerde kalibrasyon hedef panelleri gerektirir

• Devre dışı bırakmak için --no-reflectance kullanın

Gereksinimler: Doğru yansıma dönüşümü için kalibrasyon panellerinin görüntülerinizde uygun şekilde pozlanmış ve görünür olduğundan emin olun.

PPK Düzeltmeleri

Ne yapar: GPS doğruluğunu artırmak için DAQ-A-SD kayıt verilerini kullanarak Son İşlemli Kinematik düzeltmeleri uygular.

• Varsayılan olarak devre dışıdır

• Etkinleştirmek için --ppk kullanın

• MAPIR DAQ-A-SD ışık sensöründen proje klasöründe .daq dosyaları gerektirir.

Çıktı Biçimleri

Biçim	Bit Derinliği	Dosya Boyutu	En Uygun
TIFF (16 bit) ⭐	16 bitlik tamsayı	Büyük	GIS analizi, fotogrametri (önerilir)
TIFF (32 bit, Yüzde)	32 bit kayan nokta	Çok büyük	Bilimsel analiz, araştırma
PNG (8 bit)	8 bitlik tamsayı	Orta	Görsel inceleme, web paylaşımı
JPG (8 bit)	8 bitlik tamsayı	Küçük	Hızlı önizleme, sıkıştırılmış çıktı

***

Otomasyon ve Komut Dosyası Oluşturma

PowerShell Toplu İşleme (Windows)

Windows üzerinde birden fazla veri kümesi klasörünü otomatik olarak işleyin:

# 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 Toplu İşleme Komut Dosyası (Windows)

Windows üzerinde toplu işleme için basit döngü:

@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

Bash Toplu İşleme (Linux)

Linux üzerinde birden fazla veri kümesi klasörünü işleyin:

#!/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!"

Python Otomasyon Komut Dosyası (Çapraz Platform)

Hata işleme özelliğine sahip gelişmiş otomasyon (Windows ve Linux üzerinde çalışır):

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()

---

İşleme İş Akışı

Standart İş Akışı

1. Giriş: RAW/JPG görüntü çiftlerini içeren klasör

2. Keşif: CLI, desteklenen görüntü dosyalarını otomatik olarak tarar

3. İşleme: Paralel mod, CPU çekirdeklerinize göre ölçeklenir (Chloros+)

4. Çıktı: İşlenmiş görüntüleri içeren kamera modeli alt klasörleri oluşturur

Örnek Çıktı Yapısı

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
    └── ...

İşleme Süresi Tahminleri

100 görüntü (her biri 12 MP) için tipik işleme süreleri:

Platform	Mod	Tahmini Süre	Notlar
Masaüstü 12 GB+ GPU	GPU_PARALLEL	5-10 dakika	En hızlı seçenek
Masaüstü 8 GB GPU	GPU_SINGLE	10-15 dakika	İyi performans
Jetson Orin 16 GB	GPU_PARALLEL	15-25 dakika	Kenar bilgi işlem
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	30-60 dakika	Bellek kısıtlı
Yalnızca CPU	CPU_PARALLEL	20-40 dakika	GPU gerekmez

Performans İpucu: İşlem süresi, görüntü sayısı, çözünürlük, debayer yöntemi ve donanıma göre değişir. Texture Aware debayer, Standard'a göre önemli ölçüde daha uzun sürer. Ayrıntılar için Dinamik Hesaplama Uyumlaştırma bölümüne bakın.

---

Sorun Giderme

CLI Bulunamadı

Windows Hatası:

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

Windows Çözümler:

1. Kurulum konumunu doğrulayın:

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

1. PATH'te yoksa tam yolu kullanın:

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

1. PATH'e manuel olarak ekleyin:

   • Sistem Özellikleri → Ortam Değişkenleri'ni açın

   • PATH değişkenini düzenleyin

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

   • Terminali yeniden başlatın

Linux Hatası:

chloros-cli: command not found

Linux Çözümler:

1. Kurulumu doğrulayın:

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

1. Kabuğunuzu yeniden yükleyin:

source ~/.bashrc

1. İzinleri kontrol edin:

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

---

Arka Uç BaşlatılamadıHata:

Backend failed to start within 30 seconds

Çözümler:

1. Arka uçun zaten çalışıp çalışmadığını kontrol edin (önce kapatın)

2. Güvenlik duvarının engellemediğini kontrol edin (Windows) veya bağlantı noktasının kullanılabilirliğini kontrol edin (Linux: lsof -i :5000)

3. Farklı bir bağlantı noktası deneyin:

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

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

1. Arka ucu zorla yeniden başlatın:

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

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

1. Linux'te, arka uç yürütülebilir dosyasının mevcut olup olmadığını kontrol edin:

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

---

Lisans / Kimlik Doğrulama SorunlarıHata:

Chloros+ license required for CLI access

Çözümler:

1. Aktif bir Chloros+ aboneliğiniz olduğunu doğrulayın

2. Kimlik bilgilerinizle giriş yapın:

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

1. Lisans durumunu kontrol edin:

chloros-cli status

1. Destek ekibiyle iletişime geçin: [e-mail]

---

Görüntü BulunamadıHata:

No images found in the specified folder

Çözümler:

1. Klasörün desteklenen formatları (.RAW, .TIF, .JPG) içerdiğini doğrulayın

2. Klasör yolunun doğru olduğunu kontrol edin (boşluk içeren yollar için tırnak işaretleri kullanın)

3. Klasör için okuma izinlerine sahip olduğunuzdan emin olun

4. Dosya uzantılarının doğru olduğunu kontrol edin

---

İşlem Duruyor veya TakılıyorÇözümler:

1. Kullanılabilir disk alanını kontrol edin (çıktı için yeterli olduğundan emin olun)

2. Belleği boşaltmak için diğer uygulamaları kapatın

3. Görüntü sayısını azaltın (toplu olarak işleyin)

---

Bağlantı Noktası Zaten KullanılıyorHata:

Port 5000 is already in use

Çözümler:

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

---

SSS

S: CLI için lisansa ihtiyacım var mı?

C:Evet! CLI için ücretliChloros+ lisansı gereklidir.

• ❌ Standart (ücretsiz) plan: CLI devre dışı

• ✅ Chloros+ (ücretli) planlar: CLI tamamen etkin

Abone olun: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

S: CLI'i GUI'si olmayan bir sunucuda kullanabilir miyim?C: Evet! CLI tamamen başsız çalışır. Bu, Linux'teki başlıca kullanım senaryosudur.Windows Sunucusu:

• Windows Sunucusu 2016 veya üstü

• Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir Paketi yüklü

Linux Sunucusu:

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

• .deb paketi ile yükleyin

Her iki platform:

• En az 8 GB RAM (16 GB önerilir)

• Tek seferlik lisans etkinleştirme: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

S: İşlenmiş görüntüler nereye kaydedilir?C:Varsayılan olarak, işlenmiş görüntülergirişle aynı klasöre kamera modeli alt klasörlerinde (ör. Survey3N_RGN/) kaydedilir.

Farklı bir çıktı klasörü belirtmek için -o seçeneğini kullanın:

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

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

---

S: Birden fazla klasörü aynı anda işleyebilir miyim?A: Tek bir komutla doğrudan değil, ancak komut dosyası kullanarak klasörleri sırayla işleyebilirsiniz. Otomasyon ve Komut Dosyası bölümüne bakın.***

S: CLI çıktısını bir günlük dosyasına nasıl kaydederim?PowerShell:

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

Toplu İş:

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

Linux Bash:

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

---

S: İşlem sırasında Ctrl+C tuşlarına basarsam ne olur?C: CLI şu işlemleri gerçekleştirir:

1. İşlemeyi düzgün bir şekilde durdurur

2. Arka ucu kapatır

3. 130 koduyla çıkar

Kısmen işlenmiş görüntüler çıktı klasöründe kalabilir.

---

S: CLI işlemeyi otomatikleştirebilir miyim?C: Elbette! CLI otomasyon için tasarlanmıştır. PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) ve Python (çapraz platform) örnekleri için Otomasyon ve Komut Dosyası Oluşturma bölümüne bakın.***

S: CLI sürümünü nasıl kontrol edebilirim?C:

chloros-cli --version

Çıktı:

Chloros CLI 1.1.0

---

Yardım Alma

Komut Satırı Yardımı

Yardım bilgilerini doğrudan CLI içinde görüntüleyin:

# General help
chloros-cli --help

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

Destek Kanalları

• E-posta: [e-mail]

• Web sitesi: https://www.mapir.camera/community/contact

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

Tam Örnekler

Örnek 1: Temel İşleme

Varsayılan ayarlarla işleme (vinyet, yansıma):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Örnek 2: Yüksek Kaliteli Bilimsel Çıktı

32 bit kayan nokta 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

---

Örnek 3: Hızlı Önizleme İşlemesi

Hızlı inceleme için kalibrasyonsuz 8 bit PNG:

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

---

Örnek 4: PPK Düzeltmeli İşleme

Yansıma ile PPK düzeltmeleri uygulayın:

Windows:

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

Linux:

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

---

Örnek 5: Özel Çıktı Konumu

Belirli bir formatla farklı bir konuma işleyin:

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)"

---

Örnek 6: Kimlik Doğrulama İş Akışı

Kimlik doğrulama akışını tamamlayın (tüm platformlarda aynıdır):

# 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

---

Örnek 7: Çoklu Dil Kullanımı

Arayüz dilini değiştirin (tüm platformlarda aynıdır):

# 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