CLI: Командний рядок

**Chloros CLI** забезпечує потужний доступ через командний рядок до механізму обробки зображень Chloros, що дозволяє автоматизувати, створювати скрипти та працювати без монітора у ваших робочих процесах з обробки зображень.

Ключові особливості

• 🚀 Автоматизація - Скриптова пакетна обробка декількох наборів даних

• 🔗 Інтеграція - Вбудовування в існуючі робочі процеси та конвеєри

• 💻 Безголовна робота - Робота без графічного інтерфейсу

• 🌍 Багатомовність - Підтримка 38 мов

• ⚡ Паралельна обробка — динамічне масштабування відповідно до потужності вашого процесора (до 16 паралельних робочих процесів)

Вимоги

Вимога	Деталі
Операційна система	Windows 10/11 (64-біт)
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 проекту

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

CLI автоматично включено до інсталятора Chloros:

1. Завантажте та запустіть Chloros Installer.exe

2. Завершіть роботу майстра встановлення

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

Інсталятор автоматично додає chloros-cli до системного PATH. Після інсталяції перезапустіть термінал.

Перша настройка

Перед використанням CLI активуйте ліцензію 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"

Основне використання

Обробіть папку з налаштуваннями за замовчуванням:

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

---

Довідник команд

Загальна синтаксис

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

---

Команди

process - Обробити зображення

Обробка зображень у папці з калібруванням.

Синтаксис:

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

Приклад:

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

Параметри команди обробки

Параметр	Тип	За замовчуванням	Опис
<input-folder>	Шлях	Обов'язкове	Папка, що містить мультиспектральні зображення RAW/JPG
-o, --output	Шлях	Те саме, що й вхідні дані	Папка виводу для оброблених зображень
-n, --project-name	Строка	Автоматично згенерована	Ім'я проекту за замовчуванням
--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	Прапорець	Вимкнено	Застосувати корекції PPK з 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	Автоматично	Мінімальний розмір цілі в пікселях для виявлення калібрувальної панелі
--target-clustering	Ціле число	Автоматично	Поріг кластеризації цілей (0-100)
--exposure-pin-1	Строка	Немає	Блокування експозиції для моделі камери (контакт 1)
--exposure-pin-2	Строка	Немає	Блокування експозиції для моделі камери (контакт 2)
--recal-interval	Ціле число	Авто	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 такі символи, 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. Детальнішу інформацію див. у документації Python SDK.

---

status - Перевірка стану ліцензії

Відображення поточного стану 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 обробки, щоб перевірити хід експорту.***

language - Керування мовою інтерфейсу

Перегляд або зміна мови 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 мовою оригіналу
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	Голландська	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 в ~/.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).

Синтаксис:

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

Приклад:

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

Вихідні дані:

ℹ Current project folder: C:\Projects\2025

---

reset-project-folder - Скинути до стандартного значення

Скинути папку проекту до стандартного розташування.

Синтаксис:

chloros-cli reset-project-folder

---

Глобальні параметри

Ці параметри застосовуються до всіх команд:

Параметр	Тип	За замовчуванням	Опис
--backend-exe	Шлях	Автоматично виявлений	Шлях до виконуваного файлу бекенду
--port	Ціле число	5000	Номер порту бекенду API
--restart	Прапорець	-	Примусовий перезапуск бекенду (завершення існуючих процесів)
--version	Прапорець	-	Показати інформацію про версію та вийти
--help	Прапорець	-	Показати довідкову інформацію та вийти

Приклад із глобальними опціями:

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

---

Посібник із налаштування обробки

Паралельна обробка

Chloros+ CLI автоматично масштабуєпаралельну обробку відповідно до можливостей вашого комп'ютера:Як це працює:

• Виявляє ядра процесора та оперативну пам'ять

• Розподіляє робочі процеси: 2× ядра процесора (використовує гіперпотоковість)

• Максимум: 16 паралельних робочих процесів (для стабільності)Рівні системи:

Тип системи	Процесор	Оперативна пам'ять	Робочі процеси	Продуктивність
Високий рівень	16+ ядер	32+ ГБ	До 16	Максимальна швидкість
Середній	8-15 ядер	16-31 ГБ	8-16	Відмінна швидкість
Низький	4-7 ядер	8-15 ГБ	4-8	Хороша швидкість

Автоматична оптимізація: CLI автоматично визначає характеристики вашої системи та налаштовує оптимальну паралельну обробку. Ручне налаштування не потрібне!

Методи дебайєризації

CLI використовує Висока якість (швидше) як стандартний і рекомендований алгоритм дебайєризації:

Метод	Якість	Швидкість	Опис
Висока якість (швидший) ⭐	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡	Алгоритм з урахуванням країв (за замовчуванням, рекомендований)

Корекція віньєтування

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

• Увімкнено за замовчуванням - Більшість користувачів повинні залишити цю функцію увімкненою

• Використовуйте --no-vignette, щоб вимкнути

Рекомендація: завжди вмикайте корекцію віньєтування, щоб забезпечити рівномірну яскравість по всьому кадру.

Калібрування відбиття

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

• Увімкнено за замовчуванням — необхідне для аналізу рослинності.

• Потрібні калібрувальні панелі на зображеннях.

• Використовуйте --no-reflectance, щоб вимкнути.

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

Корекції PPK

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

• За замовчуванням вимкнено

• Для увімкнення використовуйте --ppk

• Потрібні файли .daq у папці проекту з MAPIR DAQ-A-SD світлового датчика.

Формати виводу

Формат	Розрядність	Розмір файлу	Найкраще підходить для
TIFF (16-біт) ⭐	16-бітне ціле число	Великий	ГІС-аналіз, фотограмметрія (рекомендовано)
TIFF (32-біт, відсоток)	32-бітне з плаваючою комою	Дуже велике	Науковий аналіз, дослідження
PNG (8-бітний)	8-бітне ціле число	Середній	Візуальний огляд, обмін в Інтернеті
JPG (8-біт)	8-бітне ціле число	Невеликий	Швидкий попередній перегляд, стиснене виведення

***

Автоматизація та скрипти

Пакетна обробка PowerShell

Автоматична обробка декількох папок з наборами даних:

# 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 Пакетний скрипт

Простий цикл для пакетної обробки:

@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 автоматизації

Розширена автоматизація з обробкою помилок:

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()

---

Робочий процес обробки

Стандартний робочий процес

1. Вхідні дані: папка, що містить пари зображень RAW/JPG

2. Виявлення: CLI автоматично сканує підтримувані файли зображень

3. Обробка: Паралельний режим масштабується відповідно до 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 (12 МП кожне):

Режим	Час	Апаратне забезпечення
Паралельний режим	5-10 хв	i7/Ryzen 7, 16 ГБ ОЗУ, SSD (до 16 робочих процесів)
Паралельний режим	10–15 хв	i5/Ryzen 5, 8 ГБ ОЗУ, HDD (до 8 робочих процесів)

Порада щодо продуктивності: Час обробки залежить від кількості зображень, роздільної здатності та технічних характеристик комп’ютера.

---

Усунення несправностей

CLI Не знайдено

Помилка:

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

Рішення:

1. Перевірте місце встановлення:

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

1. Використовуйте повний шлях, якщо його немає в 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.

---

Не вдалося запустити бекенд.Помилка:

Backend failed to start within 30 seconds

Рішення:

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

2. Перевірте, чи брандмауер Windows не блокує.

3. Спробуйте інший порт:

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

1. Примусово перезапустіть бекенд:

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

---

Проблеми з ліцензією / автентифікацієюПомилка:

Chloros+ license required for CLI access

Рішення:

1. Перевірте, чи маєте ви активну підписку Chloros+

2. Увійдіть за допомогою своїх облікових даних:

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 шлях до папки правильний (використовуйте лапки для шляхів із пробілами).

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

4. Перевірте, чи правильні розширення файлів

---

Обробка зупиняється або зависаєРішення:

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

2. Закрийте інші програми, щоб звільнити пам'ять

3. Зменште кількість зображень (обробляйте їх партіями)

---

Порт вже використовуєтьсяПомилка:

Port 5000 is already in use

Рішення:

Вкажіть інший порт:

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

---

Поширені запитання

З: Чи потрібна ліцензія для CLI?

В:Так! Для CLI потрібна платналіцензія Chloros+.

• ❌ Стандартний (безкоштовний) план: CLI вимкнено

• ✅ Платні плани Chloros+: CLI повністю увімкнено

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

---

Питання: Чи можна використовувати CLI на сервері без графічного інтерфейсу?Відповідь: Так! CLI працює повністю без графічного інтерфейсу. Вимоги:

• Windows Server 2016 або пізніша версія

• Встановлений Visual C++ Redistributable

• Достатня кількість оперативної пам'яті (мінімум 8 ГБ, рекомендується 16 ГБ)

• Одноразова активація ліцензії GUI на будь-якому комп'ютері

---

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

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

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

---

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

П: Як зберегти вихідні дані CLI у файлі журналу?PowerShell:

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

Пакетна обробка:

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

---

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

1. Плавне зупинення обробки

2. Вимкне бекенд

3. Вийде з кодом 130

Частково оброблені зображення можуть залишитися у вихідній папці.

---

Питання: Чи можна автоматизувати обробку CLI?Відповідь: Звичайно! CLI призначений для автоматизації. Дивіться Автоматизація та скрипти для прикладів PowerShell, Batch та Python.***

Питання: Як перевірити версію CLI?Відповідь:

chloros-cli --version

Вихідні дані:

Chloros CLI 1.0.2

---

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: Основна обробка

Обробка з використанням стандартних налаштувань (віньєтка, відбивання):

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

---

Приклад 2: Високоякісний науковий результат

32-бітний плаваючий TIFF:

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

---

Приклад 3: Швидка обробка попереднього перегляду

8-бітний PNG без калібрування для швидкого перегляду:

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

---

Приклад 4: Обробка з корекцією PPK

Застосування корекцій PPK з відбиванням:

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

---

Приклад 5: Індивідуальне розташування вихідних даних

Обробка на інший диск із зазначеним форматом:

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

---

Приклад 6: Робочий процес автентифікації

Повний робочий процес автентифікації:

# 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

---

Приклад 7: Багатомовне використання

Зміна мови інтерфейсу:

# 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