OpenClaw命令行需指定子命令，支持segment图像分割、export模型导出、config配置加载及log-level日志控制；必需参数包括--input/--output，环境变量OPENCLAW_HOME和OPENVINO_TOOLKIT_HOME须正确设置。
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如果您希望在终端中通过命令行调用OpenClaw执行图像处理、模型推理或数据预处理等任务，则需准确掌握其命令结构与参数含义。以下是OpenClaw命令行工具的核心使用方式：
一、基础命令结构与必需参数
OpenClaw命令行以openclaw为入口，所有操作均基于子命令（subcommand）展开，主命令本身不执行具体功能。必须明确指定子命令类型，否则将触发帮助提示并退出。
1、在终端中输入openclaw --help，查看全局可用子命令列表及简要说明。
2、确认当前安装的OpenClaw版本，执行openclaw version，输出格式为vX.Y.Z形式。
3、运行任意子命令前，需确保环境变量OPENCLAW_HOME已正确指向配置根目录，否则会报错Error: config directory not found。
二、图像分割任务执行
该子命令用于对单张或批量图像执行预训练分割模型推理，输出掩码文件，默认使用内置ResNet50-UNet架构。
1、对单张图像进行分割：执行openclaw segment --input /path/to/image.jpg --output /path/to/output.png。
2、批量处理目录下所有PNG图像：执行openclaw segment --input /data/images/ --output /data/masks/ --format png。
3、指定GPU设备编号运行：添加--device cuda:1参数，此时将跳过CPU fallback检测，若设备不可用则直接报错CUDA device 1 is unavailable。
三、模型导出与格式转换
此功能支持将OpenClaw兼容的模型权重导出为ONNX、TorchScript或OpenVINO IR格式，便于跨平台部署。
1、导出为ONNX格式：执行openclaw export --model resnet50unet --input-shape 1,3,512,512 --output model.onnx。
通过 Claw Post API 发布到 X（Twitter）、LinkedIn、Facebook 和 TikTok。搜索 Facebook 群组，加入并向其发布内容。适用于用户想要发布内容时。
2、生成TorchScript脚本：执行openclaw export --model unet++ --mode script --output model.ts。
3、导出OpenVINO中间表示：需提前设置OPENVINO_TOOLKIT_HOME环境变量，再运行openclaw export --model resnet50unet --target openvino --output ir_model/，失败时提示OpenVINO environment not initialized。
四、自定义配置加载与覆盖
OpenClaw允许通过外部YAML文件注入参数，优先级高于内置默认值但低于命令行显式传参，适用于多场景复用配置。
1、创建配置文件custom.yaml，包含字段如preprocess: {resize: [256, 256], normalize: true}。
2、在命令中引用该配置：执行openclaw segment --config custom.yaml --input img.jpg。
3、命令行参数可覆盖配置文件中同名项，例如添加--batch-size 8将忽略custom.yaml中定义的batch_size值，覆盖后实际生效值为8。
五、日志级别控制与调试信息输出
通过调整日志等级，可屏蔽冗余信息或捕获底层操作细节，适用于问题定位与性能分析。
1、仅显示错误信息：在任意命令末尾追加--log-level ERROR。
2、显示完整调试流水：使用--log-level DEBUG，此时将打印Tensor内存地址、CUDA stream ID及逐层耗时。
3、将日志重定向至文件：组合使用2>&1 | tee run.log，关键异常行将包含标记TRACEBACK字样。
