CLI : Командний рядок

**Chloros CLI** надає потужний доступ до механізму обробки зображень Chloros через командний рядок, що дозволяє автоматизувати, створювати скрипти та працювати в режимі без інтерфейсу для ваших робочих процесів з обробки зображень.

Ключові особливості

• 🚀 Автоматизація — пакетна обробка декількох наборів даних за допомогою скриптів

• 🔗 Інтеграція — вбудовування в існуючі робочі процеси та конвеєри

• 💻 Робота без графічного інтерфейсу — запуск без графічного інтерфейсу користувача

• 🌍 Багатомовність — підтримка 38 мов

• ⚡ Паралельна обробка — Динамічна адаптація обчислювальних потужностей автоматично оптимізується під ваше обладнання

Вимоги

Вимога	Деталі
Операційна система	Windows 10/11 (64-біт), Linux x86_64 (amd64), Linux arm64 (NVIDIA Jetson JetPack 6)
Ліцензія	Chloros+ (потрібен платний план)
Пам'ять	Мінімум 8 ГБ оперативної пам'яті (рекомендується 16 ГБ)
Інтернет	Потрібен для активації ліцензії
Місце на диску	Залежить від розміру проєкту

Вимоги до ліцензії: Для CLI потрібна платна підписка Chloros+. Стандартні (безкоштовні) плани не мають доступу до CLI. Відвідайте https://cloud.mapir.camera/pricing, щоб оновити.

Швидкий старт

Встановлення

Windows

CLI автоматично входить до складу інсталятора Chloros:

1. Завантажте та запустіть Chloros Installer.exe

2. Пройдіть майстер інсталяції

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

Інсталятор автоматично додає chloros-cli до системного PATH. Перезапустіть термінал після інсталяції.

Linux

Встановіть пакет .deb для вашої архітектури:

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

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

Детальні інструкції щодо налаштування Linux див. у розділі Встановлення Linux.

Перше налаштування

Перед використанням CLI активуйте свою ліцензію 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

Основне використання

Обробка папки з налаштуваннями за замовчуванням:

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/images/dataset001

---

Довідник команд

Загальна синтаксис

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

---

Команди

process - Обробка зображень

Обробка зображень у папці з калібруванням.

Синтаксис:

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

Приклади:

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

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

Параметри команди обробки

Параметр	Тип	За замовчуванням	Опис
<input-folder>	Шлях	Обов'язкове	Папка, що містить мультиспектральні зображення у форматі RAW/JPG
-o, --output	Шлях	Те саме, що й вхідні	Папка для виводу оброблених зображень
-n, --project-name	Рядок	Автоматично згенеровано	Індивідуальна назва проекту
--vignette	Прапорець	Увімкнено	Увімкнути корекцію віньєтування
--no-vignette	Прапорець	-	Вимкнути корекцію віньєтування
--reflectance	Прапорець	Увімкнено	Увімкнути калібрування відбиття
--no-reflectance	Прапорець	-	Вимкнути калібрування відбиття
--ppk	Прапор	Вимкнено	Застосувати корекції PPK на основі даних датчика освітленості .daq
--format	Вибір	TIFF (16-біт)	Формат виводу: TIFF (16-bit), TIFF (32-bit, Percent), PNG (8-bit), JPG (8-bit)
--min-target-size	Ціле число	Авто	Мінімальний розмір мішені в пікселях для виявлення калібрувальної панелі
--target-clustering	Ціле число	Авто	Поріг кластеризації мішеней (0–100)
--debayer	Вибір	standard	Метод дебейєра: standard або texture-aware (тільки Chloros+)
--target, --targets	Прапорець	Вимкнено	Шукати калібрувальні цілі лише у підпапці «target» або «targets» (прискорює обробку)
--indices	Список	Немає	Індекси рослинності для обчислення (наприклад, --indices NDVI NDRE GNDVI)
--exposure-pin-1	Рядок	Немає	Зафіксувати експозицію для моделі камери (контакт 1)
--exposure-pin-2	Рядок	Немає	Фіксація експозиції для моделі камери (контакт 2)
--recal-interval	Ціле число	Автоматично	Інтервал повторної калібрування в секундах
--timezone-offset	Ціле число	0	Зсув часового поясу в годинах

---

login - Аутентифікація облікового запису

Увійдіть за допомогою своїх облікових даних Chloros+, щоб увімкнути обробку CLI.

Синтаксис:

chloros-cli login <email> <password>

Приклад:

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

Спеціальні символи: Використовуйте одинарні лапки навколо паролів, що містять символи, такі як $, !, або пробіли.

Вихідні дані:

***

logout — Очистити облікові дані

Очистіть збережені облікові дані та вийдіть зі свого облікового запису.

Синтаксис:

chloros-cli logout

Приклад:

chloros-cli logout

Вихідні дані:

✓ Logout successful
ℹ Credentials cleared from cache

Користувачі SDK: Python SDK також надає програмний метод logout() для очищення облікових даних у скриптах Python. Детальніше див. документацію Python SDK.

---

status — Перевірка стану ліцензії

Відображення поточного статусу ліцензії та автентифікації.

Синтаксис:

chloros-cli status

Приклад:

chloros-cli status

Вихідні дані:

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

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

---

export-status — Перевірка ходу експорту

Моніторинг ходу експорту потоку 4 під час або після обробки.

Синтаксис:

chloros-cli export-status

Приклад:

chloros-cli export-status

Випадок використання: Викличте цю команду під час виконання обробки, щоб перевірити хід експорту.***

language — Управління мовою інтерфейсу

Перегляньте або змініть мову інтерфейсу 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>

Приклади:

# 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

Підтримувані мови (всього 38)

Код	Мова	Назва мови
en	Англійська	English
es	Іспанська	Español
pt	Португальська	Português
fr	Французька	Français
de	Німецька	Deutsch
it	Італійська	Italiano
ja	Японська	日本語
ko	Корейська	한국어
zh	Китайська (спрощена)	简体中文
zh-TW	Китайська (традиційна)	繁體中文
ru	Російська	Русский
nl	Нідерландська	Nederlands
ar	Арабська	العربية
pl	Польська	Polski
tr	Турецька	Türkçe
hi	Хінді	हिंदी
id	Індонезійська	Bahasa Indonesia
vi	В'єтнамська	Tiếng Việt
th	Тайська	ไทย
sv	Шведська	Svenska
da	Данська	Dansk
no	Норвезька	Norsk
fi	Фінська	Suomi
el	Грецька	Ελληνικά
cs	Чеська	Čeština
hu	Угорська	Magyar
ro	Румунська	Română
uk	Українська	Українська
pt-BR	Бразильська португальська	Português Brasileiro
zh-HK	Кантонська	粵語
ms	Малайська	Bahasa Melayu
sk	Словацька	Slovenčina
bg	Болгарська	Български
hr	Хорватська	Hrvatski
lt	Литовська	Lietuvių
lv	Латвійська	Latviešu
et	Естонська	Eesti
sl	Словенська	Slovenščina

Автоматичне збереження: Ваші мовні налаштування зберігаються у файлі ~/.chloros/cli_language.json і зберігаються протягом усіх сеансів.

---

set-project-folder - Встановити папку проекту за замовчуванням

Змінити розташування папки проекту за замовчуванням (спільне з GUI на Windows).

Синтаксис:

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

Приклади:

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

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

---

get-project-folder — Показати папку проекту

Відобразити поточне розташування папки проекту за замовчуванням.

Синтаксис:

chloros-cli get-project-folder

Приклад:

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 — Скинути до значень за замовчуванням

Скинути папку проекту до розташування за замовчуванням.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

selftest — Виконати діагностику системи

Виконати 7 діагностичних перевірок для підтвердження конфігурації системи.

Синтаксис:

chloros-cli selftest

Виконані діагностичні перевірки:

1. Перевірка версії

2. Доступність порту (5000)

3. Запуск бекенду

4. Тест підключення API

5. Інформація про систему та виявлення графічного процесора

6. Перевірка моделей шумозаглушувача

7. Перевірка доступності CUDA

Корисно для усунення несправностей: Запустіть selftest після інсталяції, щоб перевірити, чи правильно налаштована ваша система, особливо на Linux/Jetson, де може знадобитися перевірка налаштувань графічного процесора та CUDA.

---

update — Перевірка на наявність оновлень (лише Linux)

Перевірте наявність та встановіть оновлення CLI на системах Linux.

Синтаксис:

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

# Check for and install updates
chloros-cli update

Параметр	Опис
--check	Тільки перевіряти наявність оновлень, не встановлювати

Ця команда доступна лише в Linux. У Windows оновлення надаються через інсталятор.

---

Глобальні параметри

Ці параметри застосовуються до всіх команд:

Параметр	Тип	За замовчуванням	Опис
--backend-exe	Шлях	Визначено автоматично	Шлях до виконуваного файлу бекенду
--port	Ціле число	5000	Номер порту бекенду API
--restart	Прапор	-	Примусовий перезапуск бекенду (завершує існуючі процеси)
--version	Прапор	-	Показати інформацію про версію та вийти
--help	Прапор	-	Показати довідкову інформацію та вийти

Автоматичне виявлення бекенду: Шлях --backend-exe визначається автоматично для кожної платформи:

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

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

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

Приклад із глобальними параметрами:

Windows:

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

Linux:

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

---

Посібник із налаштуваннями обробки

Паралельна обробка та динамічна адаптація обчислень

Chloros 1.1.0 включає Динамічну адаптацію обчислень — механізм обробки автоматично визначає ваше обладнання та обирає оптимальну стратегію:

Платформа	Стратегія	Робочі процеси	Конвеєр	Примітки
Jetson Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Ефективне використання пам'яті, послідовне
Jetson Orin NX 16 ГБ	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu	Паралельна обробка на GPU
Настільний ПК з 8 ГБ графічного процесора	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Хороша продуктивність настільного ПК
Настільний ПК з графічним процесором 12 ГБ+	GPU_PARALLEL	3–4	fused_gpu	Оптимальна продуктивність настільного ПК
Система тільки з процесором	CPU_PARALLEL	ядер — 1	cpu_fallback	Графічний процесор не потрібен

Не потрібно ручного налаштування! Chloros автоматично визначає ваш процесор, графічний процесор, оперативну пам'ять та (на Jetson) теплові датчики, а потім автоматично налаштовує оптимальний конвеєр обробки.

Методи дебайєризації

Метод	CLI Прапор	Якість	Швидкість	Ліцензія
Стандартний (Швидкий, Середня якість)	--debayer standard	Хороша	Швидкий	Безкоштовний / Chloros+
З урахуванням текстури (повільний, найвища якість)	--debayer texture-aware	Найвища	Повільний	Тільки Chloros+

Метод дебайєра за замовчуванням — Стандартний. МетодЗ урахуванням текстури використовує модель шумозаглушення на основі штучного інтелекту/машинного навчання для отримання зображення найвищої якості, але вимагає ліцензії Chloros+ та графічного процесора NVIDIA.

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

Корекція віньєтування

Що робить: Коректує падіння освітленості на краях зображення (темні кути, характерні для зображень з камери).

• Увімкнено за замовчуванням — більшості користувачів слід залишити цю опцію увімкненою

• Використовуйте --no-vignette, щоб вимкнути

Рекомендація: Завжди вмикайте корекцію віньєтування, щоб забезпечити рівномірну яскравість у всьому кадрі.

Калібрування відбиття

Перетворює необроблені значення датчика на стандартизовані відсотки відбиття за допомогою калібрувальних панелей.

• Увімкнено за замовчуванням — Необхідно для аналізу рослинності

• Потрібні калібрувальні панелі на зображеннях

• Використовуйте --no-reflectance для вимкнення

Вимоги: Переконайтеся, що калібрувальні панелі правильно експоновані та видимі на ваших зображеннях для точного перетворення відбиття.

Корекції PPK

Що робить: Застосовує корекції Post-Processed Kinematic з використанням даних журналу DAQ-A-SD для підвищення точності GPS.

• Вимкнено за замовчуванням

• Використовуйте --ppk для увімкнення

• Потрібні файли .daq у папці проєкту від датчика освітлення DAQ-A-SD MAPIR.

Формати виводу

Формат	Розрядність	Розмір файлу	Найкраще підходить для
TIFF (16-бітний) ⭐	16-бітне ціле число	Великий	Аналіз ГІС, фотограмметрія (рекомендовано)
TIFF (32-біт, відсоток)	32-бітне число з плаваючою комою	Дуже велике	Науковий аналіз, дослідження
PNG (8-біт)	8-бітне ціле число	Середній	Візуальний огляд, обмін через Інтернет
JPG (8-біт)	8-бітне ціле число	Малий	Швидкий попередній перегляд, стиснений вихідний файл

***

Автоматизація та скрипти

Пакетна обробка PowerShell (Windows)

Автоматична обробка декількох папок з наборами даних у 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

Скрипт пакетної обробки Windows (Windows)

Простий цикл для пакетної обробки на 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

Пакетна обробка в Bash (Linux)

Обробка декількох папок з наборами даних 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 автоматизації Python (кросплатформовий)

Розширена автоматизація з обробкою помилок (працює на Windows та 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()

---

Робочий процес обробки

Стандартний робочий процес

1. Вхідні дані: Папка, що містить пари зображень у форматі RAW/JPG

2. Виявлення: CLI автоматично сканує файли зображень, що підтримуються

3. Обробка: Паралельний режим масштабується відповідно до кількості ядер вашого процесора (Chloros+)

4. Вихідні дані: Створює підпапки за моделями камер із обробленими зображеннями

Приклад структури вихідних даних

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
    └── ...

Орієнтовний час обробки

Типовий час обробки 100 зображень (по 12 МП кожне):

Платформа	Режим	Орієнтовний час	Примітки
Настільний ПК з 12 ГБ+ GPU	GPU_PARALLEL	5–10 хв	Найшвидший варіант
Настільний ПК з 8 ГБ GPU	GPU_SINGLE	10–15 хв	Хороша продуктивність
Jetson Orin NX 16 ГБ	GPU_PARALLEL	15–25 хв	Обчислення на периферії
Jetson Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	30–60 хв	Обмежена пам'ять
Тільки CPU	CPU_PARALLEL	20–40 хв	Не потрібно GPU

Порада щодо продуктивності: Час обробки залежить від кількості зображень, роздільної здатності, методу дебейєрингу та апаратного забезпечення. Дебейєринг з урахуванням текстури займає значно більше часу, ніж стандартний. Детальніше див. Динамічна адаптація обчислень.

---

Усунення несправностей

CLI не знайдено

Помилка Windows:

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

Windows Рішення:

1. Перевірте місце встановлення:

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

1. Використовуйте повний шлях, якщо файл відсутній у PATH:

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

1. Додайте до PATH вручну:

   • Відкрийте Властивості системи → Змінні середовища

   • Відредагуйте змінну PATH

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

   • Перезапустіть термінал

Linux Помилка:

chloros-cli: command not found

Linux Рішення:

1. Перевірте інсталяцію:

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

1. Перезавантажте оболонку:

source ~/.bashrc

1. Перевірте права доступу:

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

---

Не вдалося запустити бекендПомилка:

Backend failed to start within 30 seconds

Рішення:

1. Перевірте, чи бекенд вже працює (спочатку закрийте його)

2. Перевірте, чи брандмауер не блокує (Windows) або перевірте доступність порту (Linux: lsof -i :5000)

3. Спробуйте інший порт:

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

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

1. Примусово перезапустіть бекенд:

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

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

1. У Linux перевірте, чи існує виконуваний файл бекенду:

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

---

Проблеми з ліцензією / автентифікацієюПомилка:

Chloros+ license required for CLI access

Рішення:

1. Переконайтеся, що у вас є активна підписка Chloros+

2. Увійдіть, використовуючи свої облікові дані:

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

1. Перевірте стан ліцензії:

chloros-cli status

1. Зверніться до служби підтримки: [e-mail]

---

Не знайдено зображеньПомилка:

No images found in the specified folder

Рішення:

1. Перевірте, чи папка містить підтримувані формати (.RAW, .TIF, .JPG)

2. Перевірте, чи правильний шлях до папки (використовуйте лапки для шляхів із пробілами)

3. Переконайтеся, що у вас є права на читання для цієї папки

4. Перевірте, чи правильні розширення файлів

---

Обробка зупиняється або зависаєРішення:

1. Перевірте вільний простір на диску (переконайтеся, що його достатньо для вихідних даних)

2. Закрийте інші програми, щоб звільнити пам'ять

3. Зменште кількість зображень (обробляйте партіями)

---

Порт вже використовуєтьсяПомилка:

Port 5000 is already in use

Рішення:

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

---

Поширені запитання

З: Чи потрібна ліцензія для CLI?

В:Так! Для CLI потрібна платналіцензія Chloros+.

• ❌ Стандартний (безкоштовний) план: CLI відключено

• ✅ Плани Chloros+ (платні): CLI повністю увімкнено

Підпишіться за адресою: https://cloud.mapir.camera/pricing

---

Питання: Чи можу я використовувати CLI на сервері без графічного інтерфейсу?Відповідь: Так! CLI працює повністю без графічного інтерфейсу. Це основний варіант використання на Linux.Сервер Windows:

• Сервер Windows 2016 або пізнішої версії

• Встановлений пакет Visual C++ Redistributable

Сервер Linux:

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

• Встановлення за допомогою пакета .deb

Обидві платформи:

• Мінімум 8 ГБ оперативної пам'яті (рекомендується 16 ГБ)

• Одноразова активація ліцензії: chloros-cli login [e-mail] 'password'

---

Питання: Де зберігаються оброблені зображення?Відповідь:За замовчуванням оброблені зображення зберігаються втій самій папці, що й вихідні, у підпапках за моделями камер (наприклад, Survey3N_RGN/).

Використовуйте опцію -o, щоб вказати іншу папку для збереження:

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

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

---

Питання: Чи можна обробляти кілька папок одночасно?Відповідь: Не безпосередньо за допомогою однієї команди, але ви можете використовувати скрипти для послідовної обробки папок. Дивіться розділ Автоматизація та скрипти.***

Питання: Як зберегти вихідні дані CLI у файл журналу?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

---

Питання: Що станеться, якщо я натисну Ctrl+C під час обробки?Відповідь: CLI:

1. Плавно зупинить обробку

2. Вимкне серверну частину

3. Вийде з кодом 130

Частково оброблені зображення можуть залишитися у папці виводу.

---

Питання: Чи можна автоматизувати обробку CLI?Відповідь: Звичайно! CLI розроблено для автоматизації. Дивіться Автоматизація та скрипти для PowerShell (Windows), Batch (Windows), Bash (Linux) та Python (кросплатформовий).***

З: Як перевірити версію CLI?В:

chloros-cli --version

Результат:

Chloros CLI 1.1.0

---

Отримання допомоги

Довідка командного рядка

Перегляньте довідкову інформацію безпосередньо в CLI:

# General help
chloros-cli --help

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

Канали підтримки

• Електронна пошта: [e-mail]

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

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

Повні приклади

Приклад 1: Базова обробка

Обробка з використанням стандартних налаштувань (віньєтка, відбиття):

Windows:

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

Linux:

chloros-cli process ~/datasets/field_a_2025_01_15

---

Приклад 2: Високоякісний науковий результат

32-бітне число з плаваючою комою 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

---

Приклад 3: Швидка обробка попереднього перегляду

8-бітний PNG без калібрування для швидкого перегляду:

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

---

Приклад 4: Обробка з корекцією PPK

Застосування PPK-корекції з відбивною здатністю:

Windows:

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

Linux:

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

---

Приклад 5: Індивідуальне місце збереження

Обробка в іншому місці з певним 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)"

---

Приклад 6: Процес автентифікації

Повний процес автентифікації (однаковий на всіх 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

---

Приклад 7: Використання кількох мов

Зміна мови інтерфейсу (однакова на всіх 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