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# इमेज मेटाडेटा

मेटाडेटा आपको Roboflow वर्कस्पेस में छवियों के साथ कस्टम कुंजी-मूल्य जोड़े जोड़ने देता है। मेटाडेटा का उपयोग अपनी छवियों के साथ संरचित जानकारी संग्रहीत करने के लिए करें - जैसे कैप्चर स्थितियाँ, डिवाइस पहचानकर्ता, गुणवत्ता स्कोर, या कोई भी डोमेन-विशिष्ट गुण - और फिर उन्हीं गुणों के आधार पर अपने डेटा को खोजें, फ़िल्टर करें, और व्यवस्थित करें।

## अवलोकन

प्रत्येक छवि में मेटाडेटा की किसी भी संख्या में प्रविष्टियाँ हो सकती हैं। एक प्रविष्टि एक **कुंजी** (जैसे एक नाम `camera_id`) के साथ जोड़ी गई **मान** (एक स्ट्रिंग, संख्या, या बूलियन)।

| मान का प्रकार | उदाहरण                                   |
| ------------- | ---------------------------------------- |
| स्ट्रिंग      | `स्थान: "warehouse-3"`, `शिफ्ट: "night"` |
| संख्या        | `तापमान: 72.5`, `गुणवत्ता_स्कोर: 95`     |
| बूलियन        | `समीक्षित: true`, `रात_का_समय: false`    |

### उपयोग के मामले

* **संदर्भ कैप्चर करें** - कैमरा ID, GPS निर्देशांक, मौसम, प्रकाश स्थितियाँ दर्ज करें
* **गुणवत्ता ट्रैकिंग** - विश्वास स्कोर, समीक्षा स्थिति, एनोटेटर IDs संलग्न करें
* **डेटा विभाजन** - लक्षित प्रशिक्षण सेट बनाने के लिए अपने डेटासेट को किसी भी गुण के आधार पर फ़िल्टर करें
* **बाहरी सिस्टम से जोड़ना** - ऐसे पहचानकर्ता संग्रहीत करें जो छवियों को आपके आंतरिक टूल्स से जोड़ते हैं

## मेटाडेटा जोड़ना

आप वेब UI, Python SDK, REST API, या स्वचालित रूप से [S3 बकेट मिरर](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md).

{% hint style="info" %}
यदि आपकी छवियाँ AWS S3 जैसी क्लाउड स्टोरेज में हैं, तो उपयोग करें [Datasources](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md) और Bucket Mirror का उपयोग करें ताकि छवि फ़ाइलें और मेटाडेटा साइडकार फ़ाइलें सिंक में रहें। Signed URL या मैन्युअल अपलोड समान सतत मेटाडेटा सिंक व्यवहार प्रदान नहीं करते।
{% endhint %}

### वेब अनुप्रयोग

{% stepper %}
{% step %}

#### एक छवि खोलें

अपने प्रोजेक्ट में कोई भी छवि खोलें।
{% endstep %}

{% step %}

#### कुंजी और मान दर्ज करें

मेटाडेटा अनुभाग में, एक दर्ज करें **कुंजी** पहले इनपुट में और एक **मान** दूसरे इनपुट में।
{% endstep %}

{% step %}

#### जोड़ें

दबाएँ **Enter** सहेजने के लिए, या Add पर क्लिक करें
{% endstep %}
{% endstepper %}

मानों को प्रकार के अनुसार स्वचालित रूप से पार्स किया जाता है:

| दर्ज किया गया मान | इस रूप में संग्रहीत       |
| ----------------- | ------------------------- |
| `सामने`           | `"front"` (स्ट्रिंग)      |
| `95`              | `95` (संख्या)             |
| `3.14`            | `3.14` (संख्या)           |
| `true` / `false`  | `true` / `false` (बूलियन) |

<figure><img src="/files/621953c17837de38ca38aab8d8242e5cfd0a8727" alt=""><figcaption><p>एनोटेशन टूल का मेटाडेटा संपादक</p></figcaption></figure>

### Python SDK

एक प्रदान करें `metadata` छवि अपलोड करते समय एक डिक्शनरी:

```python
import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("your-workspace").project("your-project")

project.upload(
    image_path="image.jpg",
    metadata={
        "camera_id": "cam001",
        "location": "warehouse-3",
        "temperature": 72.5,
        "is_night": False
    }
)
```

### CLI

का उपयोग करें `roboflow image metadata` मौजूदा छवियों पर मेटाडेटा और टैग अपडेट करने का कमांड:

```bash
# एकल छवि पर मेटाडेटा सेट करें
roboflow image metadata <image_id> -m '{"camera_id": "cam001", "location": "warehouse-3"}'

# किसी छवि में टैग जोड़ें
roboflow image metadata <image_id> --tags "reviewed,v2"

# मेटाडेटा कुंजियाँ हटाएँ
roboflow image metadata <image_id> --remove-metadata "old_key,deprecated_field"

# टैग हटाएँ
roboflow image metadata <image_id> --remove-tags "draft"

# संयोजन: एक ही कॉल में मेटाडेटा सेट करें, टैग जोड़ें, और टैग हटाएँ
roboflow image metadata <image_id> -m '{"quality_score": 95}' --tags "reviewed" --remove-tags "pending"

# एक साथ कई छवियों को अपडेट करें (असिंक्रोनस)
roboflow image metadata img1,img2,img3 -m '{"batch": "june-2026"}' --tags "processed" --poll
```

एकल छवि ID सिंक्रोनस रूप से अपडेट होती है। अल्पविराम से अलग किए गए कई IDs (1,000 तक) बैच असिंक्रोनस एंडपॉइंट का उपयोग करते हैं। जोड़ें `--poll` बैच के पूरा होने तक प्रतीक्षा करने के लिए; इसके बिना कमांड एक `taskId` जारी करता है, जिसे आप बाद में जाँच सकते हैं `roboflow asynctasks get <task-id>`.

| ध्वज                   | विवरण                                                 |
| ---------------------- | ----------------------------------------------------- |
| `-m`, `--metadata`     | सेट करने के लिए कुंजी-मूल्य जोड़ों की JSON स्ट्रिंग   |
| `--remove-metadata`    | हटाने के लिए अल्पविराम से अलग की गई मेटाडेटा कुंजियाँ |
| `--tags`               | जोड़ने के लिए अल्पविराम से अलग किए गए टैग             |
| `--remove-tags`        | हटाने के लिए अल्पविराम से अलग किए गए टैग              |
| `--poll` / `--no-poll` | बैच पूरा होने तक प्रतीक्षा करें (केवल बैच मोड)        |
| `--timeout`            | पोलिंग टाइमआउट सेकंड में (डिफ़ॉल्ट: 1800)             |

### REST API

#### अपलोड के दौरान मेटाडेटा जोड़ें

एक शामिल करें `metadata` छवि अपलोड करते समय multipart form data में एक फ़ील्ड (JSON-stringified) शामिल करें:

```bash
curl -X POST "https://api.roboflow.com/dataset/your-dataset/upload?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \\
  -F "name=image.jpg" \\
  -F "split=train" \\
  -F "file=@image.jpg" \\
  -F 'metadata={"camera_id":"cam001","temperature":72.5}'
```

### S3 बकेट मिरर

का उपयोग करते समय [Datasources](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md) S3 बकेट से छवियों को सिंक करने के लिए, मेटाडेटा प्रत्येक छवि के साथ रखी गई JSON साइडकार फ़ाइलों के माध्यम से आयात किया जाता है। देखें [Datasources](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md) साइडकार फ़ाइल प्रारूप, सीमाएँ, और अपडेट रणनीतियों के लिए।

## मेटाडेटा द्वारा खोज

मेटाडेटा इंडेक्स किया गया है और खोजने योग्य है [एसेट लाइब्रेरी](https://docs.roboflow.com/platform/workspaces/asset-library). छवियों को मेटाडेटा मानों के आधार पर फ़िल्टर करने के लिए खोज बार का उपयोग करें:

```
metadata:camera_id="cam001"
metadata:quality_score>80
metadata:reviewed=true
```

आप मेटाडेटा फ़िल्टरों को अन्य खोज फ़िल्टरों के साथ जोड़ सकते हैं:

```
metadata:location="warehouse-3" AND class:forklift
```

एसेट लाइब्रेरी आपके वर्कस्पेस में मौजूद चीज़ों के आधार पर मेटाडेटा कुंजियों और मानों के लिए ऑटोकम्प्लीट भी प्रदान करती है।

## कुंजी नामकरण नियम

मेटाडेटा कुंजियों को इन नियमों का पालन करना चाहिए:

| नियम         | विवरण                                                              |
| ------------ | ------------------------------------------------------------------ |
| अनुमत वर्ण   | अक्षर (`a-z`, `A-Z`), संख्याएँ (`0-9`), अंडरस्कोर (`_`), डॉट (`.`) |
| पहला वर्ण    | एक अक्षर, संख्या, या अंडरस्कोर होना चाहिए                          |
| निषिद्ध वर्ण | फ़ॉरवर्ड स्लैश (`/`) अनुमत नहीं हैं                                |

मान्य कुंजियाँ: `camera_id`, `capture.temperature`, `_internal_ref`, `v2_score`

अमान्य कुंजियाँ: `camera/id` (में शामिल है `/`), `.starts_with_dot` (से शुरू होता है `.`), `इसमें रिक्त स्थान हैं` (रिक्त स्थान शामिल हैं)

## मेटाडेटा बनाम टैग

मेटाडेटा और [tags](/datasets/hi/manage/manage-datasets/add-tags-to-images.md) आपको छवियों को व्यवस्थित करने में मदद करते हैं, लेकिन उनका उद्देश्य अलग-अलग है:

|                        | टैग                                   | मेटाडेटा                               |
| ---------------------- | ------------------------------------- | -------------------------------------- |
| **संरचना**             | सरल लेबल                              | कुंजी-मूल्य जोड़े                      |
| **मान**                | कोई मान नहीं, केवल एक नाम             | स्ट्रिंग, संख्या, या बूलियन            |
| **इनके लिए सर्वोत्तम** | श्रेणीकरण, वर्कफ़्लो स्थिति           | संरचित गुण, माप                        |
| **उदाहरण**             | `समीक्षित`, `v2`, `एनोटेशन-की-ज़रूरत` | `तापमान: 72.5`, `कैमरा_आईडी: "cam001"` |

आप दोनों को एक ही छवि पर उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी छवि को टैग करें `समीक्षित` और साथ ही संग्रहीत करें `समीक्षक: "alice"` और `विश्वास: 0.95` मेटाडेटा के रूप में।