> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/datasets/hi/manage/manage-datasets/dataset-search.md). # डेटासेट खोजें Roboflow में डेटासेट को बेहतर समझने के लिए टेक्स्ट-आधारित खोज क्वेरीज़ का उपयोग करें और फ़िल्टर सेट करें। ## के बारे में डेटासेट खोज आपको फ़ाइल-नाम लुकअप, संरचित फ़िल्टर (टैग, स्प्लिट, क्लास, आयाम, एनोटेशन गिनती), बूलियन लॉजिक, और प्राकृतिक-भाषा सेमांटिक खोज का उपयोग करके किसी प्रोजेक्ट में विशिष्ट छवियाँ ढूँढने देती है। इसका उपयोग अपने डेटा का ऑडिट करने, गलत लेबल वाले या गायब एनोटेशन को सामने लाने, और समीक्षा या निर्यात के लिए लक्षित उपसमुच्चय बनाने में करें। वही क्वेरियाँ वेब ऐप और खोज REST API के माध्यम से उपलब्ध हैं। ## वेब ऐप आप Roboflow में फ़ाइल नाम, खोज क्वेरी, और क्वेरियों व फ़िल्टरों के मिश्रण का उपयोग करके इमेज फ़ाइलें खोज सकते हैं, जिससे विशिष्ट छवियाँ खोजने और अपने डेटा को बेहतर समझने में मदद मिलती है। * **किसी निश्चित टैग वाले स्प्लिट में छवियाँ:**\ `tag:factory split:train`\ यह एक टैग फ़िल्टर और एक स्प्लिट फ़िल्टर का उपयोग करता है * **सेमांटिक खोज और एक क्लास फ़िल्टर का उपयोग करके गायब लेबल खोजें**:\ `person -class:helmet`\ यह सेमांटिक खोज और एक क्लास फ़िल्टर पर उल्टे फ़िल्टर का उपयोग करता है * **यदि किसी क्लास वाली सभी छवियों को किसी निश्चित फ़िल्टर की आवश्यकता हो:**\ `class:helmet AND NOT (tag:v1 OR tag:v2)`\ यह एक क्लास फ़िल्टर, बूलियन लॉजिक, और टैग फ़िल्टरों का उपयोग करता है * **कम एनोटेशन वाली चौड़ी छवियाँ खोजें:**\ `min-width:1000 max-annotations:1`\ यह एक न्यूनतम चौड़ाई फ़िल्टर और अधिकतम एनोटेशन गिनती फ़िल्टर का उपयोग करता है की पूरी सूची देखें [खोज फ़िल्टर](#search-filters), साथ ही नीचे दिए गए उदाहरण भी {% hint style="info" %} आप इन सभी खोज फ़िल्टरों और क्वेरियों को एक साथ जोड़ सकते हैं {% endhint %} ### सेमांटिक खोज आप छवियों का वर्णन करके उन्हें खोज सकते हैं। ये क्वेरियाँ आपके खोज शब्दों से सबसे अधिक संबंधित छवियों को खोजेंगी और तब भी छवियाँ खोजने में मदद कर सकती हैं जब ऑब्जेक्ट्स को अभी लेबल नहीं किया गया हो। सेमांटिक खोज तब होती है जब आप बिना किसी फ़िल्टर सेलेक्टर के एक टेक्स्ट क्वेरी दर्ज करते हैं (उदा.: `filename:`)
### फ़ाइल नाम से खोजें आप इस `filename:` फ़िल्टर या फ़ाइल नाम टेक्स्टबॉक्स का उपयोग करके फ़ाइल नाम खोज सकते हैं, जो आपके लिए क्वेरी बना देगा।
### डेटासेट स्प्लिट से खोजें डेटासेट स्प्लिट (train, valid, test) के अनुसार छवियाँ खोजें
छवियों को किसी अलग स्प्लिट में पुन: असाइन करने के लिए, उन्हें चुनें (या किसी खोज से "Select all matching" चुनें) और बल्क एक्शन्स मेनू में "Change Dataset Split" पर क्लिक करें। बड़े चयन पृष्ठभूमि में प्रोसेस होते हैं। ### अपलोड तिथि से खोजें छवियों को उनकी पहली बार Roboflow पर अपलोड की गई तिथि के आधार पर `date:` फ़िल्टर करें। अपलोड तिथि अपरिवर्तनीय होती है और जब कोई छवि संपादित, पुनः-एनोटेट, या स्प्लिटों के बीच स्थानांतरित की जाती है, तो नहीं बदलती। उपयोग करें `date:YYYY-MM-DD` किसी सटीक दिन के लिए, या एक सीमा खोजने हेतु तुलना ऑपरेटरों को मिलाएँ: `date>=2026-01-01 date<2026-02-01` ### खोज फ़िल्टर उपलब्ध फ़िल्टर ये हैं: * `like-image:`: छवि की सामग्री के आधार पर सेमांटिक खोज * `tag` : उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए टैग के आधार पर फ़िल्टर करें। * `filename` : दिए गए फ़ाइल नाम से मेल खाने वाले फ़ाइल नामों के लिए खोज चलाता है। आंशिक मिलान चलाने के लिए क्वेरी की शुरुआत और अंत में \* का उपयोग करें। * `split` : स्प्लिट (train, test, valid) के आधार पर फ़िल्टर करता है। * `job:` : दिए गए job ID वाली छवियाँ दिखाता है। * `min-width:X` : कम से कम X पिक्सेल चौड़ाई वाली छवियाँ दिखाता है। * `max-width:X` : अधिकतम X पिक्सेल चौड़ाई वाली छवियाँ दिखाता है। * `min-height:X` : कम से कम X पिक्सेल ऊँचाई वाली छवियाँ दिखाता है। * `max-height:X` : अधिकतम X पिक्सेल ऊँचाई वाली छवियाँ दिखाता है। * `min-annotations:X` : कम से कम X एनोटेशन वाली छवियाँ दिखाता है। * `max-annotations:X` : अधिकतम X एनोटेशन वाली छवियाँ दिखाता है। उपयोग करें `max-annotations:0` एनोटेशन रहित छवियाँ खोजने के लिए। * `class:CLASS`: दिए गए लेबल के साथ कम से कम 1 एनोटेशन वाली छवियाँ दिखाता है। * `date:YYYY-MM-DD` : किसी छवि के अपलोड होने की अपरिवर्तनीय तिथि के आधार पर फ़िल्टर करता है। तुलना ऑपरेटरों का समर्थन करता है (उदा.: `date>=2026-01-01 date<2026-02-01`). #### बूलियन लॉजिक कई फ़िल्टरों को मिलाकर जटिल क्वेरियाँ बनाने के लिए AND, OR, NOT, और कोष्ठकों का उपयोग करें। `class:helmet AND NOT (tag:v1 OR tag:v2)` #### उल्टे फ़िल्टर फ़िल्टर से मेल खाने वाली छवियों को बाहर करने के लिए फ़िल्टर के पहले माइनस चिह्न जोड़ें। `class:helmet -class:vest` #### संख्यात्मक क्लास फ़िल्टर किसी छवि में लेबल किए गए आइटमों की संख्या के आधार पर फ़िल्टर करें। `class:helmet=3 class:vest>=4` ### API आप Roboflow पर अपने डेटासेट और छवियों को [खोज API](#http-api). ## HTTP API आप REST API का उपयोग करके Roboflow पर होस्ट की गई छवियों को खोज सकते हैं। दो एंडपॉइंट हैं: एक प्रोजेक्ट-स्कोप्ड `/:workspace/:project/search` एंडपॉइंट, और एक वर्कस्पेस-व्यापी `/:workspace/search/v1` एंडपॉइंट जो [वेब ऐप डेटासेट खोज](#web-app). ### किसी प्रोजेक्ट में छवियाँ खोजें Roboflow पर होस्ट की गई छवियों को खोजने के लिए, निम्न API एंडपॉइंट पर POST अनुरोध करें: ```url https://api.roboflow.com/:workspace/:project/search ``` API के लिए एक उदाहरण अनुरोध यहाँ है: ```bash curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/my-project-name/search?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data \ '{ "like_image": "image_id", "in_dataset": true, "limit": 125 }' ``` यह एंडपॉइंट POST body में निम्न मान स्वीकार करता है: ```json { // जब प्रदान किया जाए, तो सेमांटिक समानता के अनुसार क्रमबद्ध परिणाम देता है "like_image": string, // जब प्रदान किया जाए, तो सेमांटिक समानता के अनुसार क्रमबद्ध परिणाम देता है "prompt": string, // डिफ़ॉल्ट रूप से 0 "offset": int, // डिफ़ॉल्ट 50 (अधिकतम: 250) "limit": int, // जब मौजूद हो, तो उन छवियों को फ़िल्टर करता है जिनमें दिया गया टैग हो "tag": string, // जब मौजूद हो, तो उन छवियों को फ़िल्टर करता है जिनमें दिया गया क्लास नाम हो "class_name": string, // जब true हो, तो URL वाले प्रोजेक्ट में मौजूद छवियों को फ़िल्टर करता है "in_dataset": boolean, // जब मौजूद हो, तो केवल उन छवियों को लौटाता है जो किसी भी बैच में हैं "batch": boolean, // जब मौजूद हो, तो केवल दिए गए बैच में मौजूद छवियों को लौटाता है "batch_id": string, // जब मौजूद हो, तो केवल उन छवियों को लौटाता है जो किसी एनोटेशन जॉब में हैं "annotation_job": boolean, // जब मौजूद हो, तो केवल दिए गए एनोटेशन जॉब में मौजूद छवियों को लौटाता है "annotation_job_id": string, // लौटाने के लिए मीडिया: "image", "video", या दोनों। डिफ़ॉल्ट ["image"] है "mediaTypes": string[], // लौटाने के लिए फ़ील्ड निर्दिष्ट करें, डिफ़ॉल्ट ["id", "created"] है // विकल्प हैं ["id", "name", "annotations", "labels", "split", "tags", "owner", "url", "embedding", "created"] "fields": string[] } ``` प्रत्येक परिणाम में एक `mediaType` का `छवि` या `वीडियो`. जब आप अनुरोध करते हैं `url`, तो वीडियो परिणाम में उसकी पोस्टर छवि `url` में होती है और एक अल्पकालिक डाउनलोड लिंक `videoUrl`. खोज API निम्न संरचना वाली एक प्रतिक्रिया लौटाएगी। उपलब्ध मान आपके द्वारा निर्दिष्ट अतिरिक्त `फ़ील्ड्स` पर निर्भर करेंगे: ```json { "offset": 0, "total": 292, "results": [ { "id": "image123", "name": "humpbackwhale.jpg", "owner": "owner123", "url": "https://source.roboflow.com/owner123/image123/original.jpg", "annotations": { "count": 5, "classes": { "whale": 1, "fish": 4 } }, "labels": [], "tags": [ "cam_x13" ] } // आदि। ] } ``` ### वर्कस्पेस भर में छवियाँ खोजें वर्कस्पेस इमेज सर्च API आपको अपने वर्कस्पेस के भीतर छवियों को सूचीबद्ध करने और खोजने देता है। इस API के साथ, आप फ़िल्टर, सॉर्ट, और एक क्वेरी स्ट्रिंग का उपयोग करके सेमांटिक खोज कर सकते हैं जो [Roboflow वेब एप्लिकेशन की इमेज खोज सुविधा](#web-app). #### एंडपॉइंट API के लिए अनुरोध करने हेतु, एक `POST` अनुरोध निम्न एंडपॉइंट पर भेजें: ``` https://api.roboflow.com/{WORKSPACE}/search/v1?api_key=API_KEY ``` जहाँ `WORKSPACE` आपकी Workspace ID है, और `API_KEY` आपकी API कुंजी है। [अपनी Workspace ID कैसे खोजें, जानें](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/workspace-and-project-ids). [अपनी API कुंजी कैसे खोजें, जानें।](https://docs.roboflow.com/reference/platform/rest-api/authenticate-with-the-rest-api) #### प्रमाणीकरण API तक पहुँचने के लिए, आपको अनुरोध में अपनी API कुंजी शामिल करनी होगी। API कुंजी को क्वेरी पैरामीटर के रूप में पास किया जाना चाहिए। उदाहरण: `?api_key={YOUR_API_KEY}` #### अनुरोध प्रारूप **हेडर** * `Content-Type: application/json` **बॉडी पैरामीटर** * `query` **(आवश्यक)**: फ़िल्टर करने, सॉर्ट करने, या सेमांटिक खोज करने के लिए एक गैर-रिक्त स्ट्रिंग। उदाहरण के लिए: `"nighttime project:{my-project-url}"` छवियों को फ़िल्टर करेगा `my-project-url` प्रोजेक्ट में और उन छवियों के लिए सेमांटिक सॉर्ट लागू करेगा जो मेल खाती हैं `nighttime`। यदि यह गायब या खाली है, तो 400 त्रुटि लौटती है। * `pageSize`: प्रति पृष्ठ लौटाए जाने वाले परिणामों की संख्या (डिफ़ॉल्ट: 50)। * `फ़ील्ड्स`: प्रतिक्रिया में शामिल करने के लिए फ़ील्ड की सूची। संभावित मान हैं `"tags"`, `"width"`, `"height"`, `"filename"`, `"aspectRatio"`, `"split"`, `"projects"`, `"annotations"`, `"labels"`, `"owner"`, `"url"`. * `mediaTypes`: वापस लौटाने के लिए मीडिया: `"image"`, `"video"`, या दोनों (डिफ़ॉल्ट: `["image"]`). परिणामों में होते हैं `mediaType` और `videoUrl` जैसे कि [प्रोजेक्ट खोज](#search-images-in-a-project). **उदाहरण अनुरोध** ```bash curl --location 'https://api.roboflow.com/{WORKSPACE}/search/v1?api_key={API_KEY}' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "query": "project:foo nightime", "pageSize": 10, "fields": ["tags", "width", "height", "filename", "aspectRatio", "split"] }' ``` #### प्रतिक्रिया प्रारूप प्रतिक्रिया एक JSON ऑब्जेक्ट है जिसमें निम्न फ़ील्ड शामिल हैं: * `results`: छवि ऑब्जेक्ट्स की एक array। * `total`: मिली हुई छवियों की कुल संख्या। * `continuationToken`: पेजिनेशन के लिए एक टोकन। **छवि ऑब्जेक्ट फ़ील्ड** request किए गए फ़ील्डों के आधार पर `फ़ील्ड्स` पैरामीटर: * `id`: छवि का अद्वितीय पहचानकर्ता। * `projectData`: प्रोजेक्ट URL द्वारा कुंजीबद्ध ऑब्जेक्ट, जिसमें प्रोजेक्ट-विशिष्ट डेटा होता है: * `split`: डेटासेट स्प्लिट को दर्शाता है (उदा., "test")। तब लौटाया जाता है जब `"split"` में है `फ़ील्ड्स`. * `inDataset`: एक बूलियन जो बताता है कि छवि डेटासेट में है या नहीं। तब लौटाया जाता है जब `"projects"` में है `फ़ील्ड्स`. * `annotations`: इस प्रोजेक्ट में छवि के लिए एनोटेशन डेटा, जिसमें शामिल हैं `annotationGroup`, `classes`और `classCounts`। तब लौटाया जाता है जब `"annotations"` में है `फ़ील्ड्स`. * `labels`: इस प्रोजेक्ट में छवि के लिए लेबल डेटा। तब लौटाया जाता है जब `"labels"` में है `फ़ील्ड्स`. * `tags`: छवि से जुड़े टैगों की array। * `width`: पिक्सेल में छवि की चौड़ाई। * `height`: पिक्सेल में छवि की ऊँचाई। * `filename`: छवि फ़ाइल का नाम। * `aspectRatio`: छवि का आस्पेक्ट रेशियो। * `owner`: छवि का owner पहचानकर्ता। * `url`: मूल छवि फ़ाइल के लिए सीधा URL। **पेजिनेशन और `continuationToken`** यह `continuationToken` जो प्रतिक्रिया में लौटाया जाता है, आपको खोज परिणाम से मेल खाने वाले पृष्ठों के बीच स्क्रॉल करने देता है। जब `continuationToken` को किसी बाद के अनुरोध में शामिल किया जाता है, तो यह परिणामों का अगला सेट प्राप्त करता है। इसे उपयोग करने के लिए `continuationToken`, इसे अपने अगले API कॉल के अनुरोध body में शामिल करें। यह आपकी मूल क्वेरी के आधार पर परिणामों का अगला पृष्ठ प्राप्त करेगा। **त्रुटि प्रतिक्रियाएँ** * `400` - तब लौटाया जाता है जब `query` गायब या खाली हो, या जब कोई `project:` फ़िल्टर किसी ऐसे प्रोजेक्ट का संदर्भ देता है जो आपके वर्कस्पेस से संबंधित नहीं है। * `500` - आंतरिक सर्वर त्रुटि। **प्रोजेक्ट और डेटासेट फ़िल्टर** में उपलब्ध सभी फ़िल्टरों के अलावा [ऐप के अंदर डेटासेट खोज](#web-app), वर्कस्पेस-व्यापी खोज भी इनके लिए फ़िल्टरों का समर्थन करती है `प्रोजेक्ट` और `डेटासेट` . उदाहरण के लिए, आप ऐसी क्वेरी उपयोग कर सकते हैं जैसे `project:foo project:bar` उन सभी छवियों को खोजने के लिए जो दोनों प्रोजेक्ट्स में हैं `foo` और `bar`।\ \ ऐसी क्वेरी जैसे `dataset:foo`प्रोजेक्ट में छवियाँ लौटाएगी `foo` जिन्हें लेबल किया गया है और जो प्रोजेक्ट के डेटासेट में जोड़ी गई हैं। ## Python SDK `Project.search_all()` प्रोजेक्ट की छवियों में खोज परिणामों का एक पेजिनेटेड iterator लौटाता है। खोज मोड्स को मिलाया जा सकता है: किसी क्लास से सीमित टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, किसी एकल बैच तक सीमित मौजूदा-छवि समानता खोज, आदि। ```python import roboflow rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") project = rf.workspace().project("my-detector") records = [] for page in project.search_all( prompt="mug on a desk", class_name="mug", in_dataset=True, limit=100, fields=["id", "created", "name", "labels"], ): records.extend(page) print(len(records)) ``` ### पैरामीटर * `प्रॉम्प्ट` (str, optional) - प्राकृतिक-भाषा खोज प्रॉम्प्ट (CLIP एम्बेडिंग्स के माध्यम से सिमेंटिक खोज). * `like_image` (str, optional) - टेक्स्ट के बजाय दृश्य समानता के आधार पर खोजने के लिए छवि ID. * `tag` (str, optional) - केवल वे छवियाँ जिनमें यह टैग हो. * `class_name` (str, optional) - केवल वे छवियाँ जिनमें इस वर्ग में एक एनोटेशन हो. * `in_dataset` (bool, optional) - क्या परिणामों को परियोजना के डेटासेट में मौजूद छवियों तक सीमित करना है, बैच / एनोटेशन-जॉब स्टेजिंग क्षेत्रों को छोड़कर. * `batch` (bool, optional) और `batch_id` (str, optional) - किसी विशिष्ट अपलोड बैच तक सीमित करें. * `annotation_job` (bool, kw-only) और `annotation_job_id` (str, kw-only) - किसी विशिष्ट एनोटेशन जॉब तक सीमित करें. * `offset` (int, default `0`) - पेजिनेशन ऑफ़सेट. * `limit` (int, default `100`) - पेज आकार. * `फ़ील्ड्स` (list\[str], optional) - प्रतिक्रिया का आकार कम करने के लिए, प्रत्येक परिणाम के लिए केवल सूचीबद्ध फ़ील्ड्स का अनुरोध करें. `search_all()` एक जेनरेटर है - प्रत्येक इटरेशन अधिकतम `limit` परिणामों का एक पेज देता है, और ऑफ़सेट को स्वतः आगे बढ़ाता है। एक बार के एक-पेज कॉल के लिए, उपयोग करें `project.search(...)` उसी आर्ग्युमेंट्स के साथ. ### पूरे वर्कस्पेस में खोज वर्कस्पेस के हर प्रोजेक्ट में खोज करने के लिए, उपयोग करें `Workspace.search()` / `Workspace.search_all()`. प्रति-प्रोजेक्ट मेथड्स के विपरीत, ये एक एकल RoboQL `query` स्ट्रिंग लेते हैं (उदाहरण के लिए `"class:forklift"`, `"tag:review"`या सिमेंटिक CLIP खोज के लिए मुक्त पाठ) और वैकल्पिक `page_size` और `फ़ील्ड्स`. प्रत्येक प्राप्त पेज परिणाम पंक्तियों की एक सूची होती है, और पंक्तियों में स्रोत प्रोजेक्ट एक `projects` फ़ील्ड के अंतर्गत शामिल होता है. ```python records = [] for page in rf.workspace().search_all(query="class:forklift"): records.extend(page) ``` ### खोज परिणामों को डाउनलोड करने योग्य डेटासेट के रूप में निर्यात करें `Workspace.search_export()` एक खोज चलाता है और परिणामों को डाउनलोड करने योग्य डेटासेट (COCO / YOLO / VOC आदि) के रूप में पैकेज करता है। देखें [निर्यात डेटा (REST)](/datasets/hi/versions/dataset-versions/exporting-data.md#http-api) अंतर्निहित एंडपॉइंट के लिए. ```python path = rf.workspace().search_export( query="forklift", format="coco", location="./forklift-search", ) print(path) ``` ## CLI आप अपने वर्कस्पेस में छवियों को खोजने के लिए [RoboQL](/datasets/hi/manage/manage-datasets/dataset-search.md) का उपयोग कर सकते हैं और वैकल्पिक रूप से मिलते-जुलते परिणामों को डाउनलोड करने योग्य डेटासेट के रूप में निर्यात कर सकते हैं. ### खोज ```bash roboflow search "" ``` #### विकल्प | फ़्लैग | विवरण | | ---------- | ----------------------------------------------------------- | | `--limit` | वापस किए जाने वाले अधिकतम परिणाम (डिफ़ॉल्ट: 50) | | `--cursor` | पेजिनेशन के लिए निरंतरता टोकन | | `--fields` | शामिल किए जाने वाले फ़ील्ड्स की अल्पविराम से अलग की गई सूची | #### उदाहरण किसी विशिष्ट टैग वाली छवियों को खोजें: ```bash roboflow search "tag:reviewed" ``` किसी विशिष्ट वर्ग वाली छवियों को खोजें: ```bash roboflow search "class:person" --limit 100 ``` ### खोज परिणामों को निर्यात करें जोड़ें `--export` मिलती-जुलती छवियों को डेटासेट के रूप में डाउनलोड करने के लिए: ```bash roboflow search "" --export -f -l ``` #### निर्यात विकल्प | फ़्लैग | विवरण | | -------------------------- | ------------------------------------------- | | `--export` | निर्यात मोड सक्षम करें | | `-f`, `--format` | एनोटेशन प्रारूप (डिफ़ॉल्ट: coco) | | `-l`, `--location` | निर्यात को सहेजने के लिए स्थानीय निर्देशिका | | `-d`, `--dataset` | किसी विशिष्ट प्रोजेक्ट तक सीमित करें | | `-g`, `--annotation-group` | किसी विशिष्ट एनोटेशन समूह तक सीमित करें | | `--name` | निर्यात के लिए वैकल्पिक नाम | | `--no-extract` | zip फ़ाइल रखें, निकालना छोड़ें | #### उदाहरण सभी समीक्षा की गई छवियों को COCO प्रारूप में निर्यात करें: ```bash roboflow search "tag:reviewed" --export -f coco -l ./reviewed-export ``` किसी विशिष्ट प्रोजेक्ट की छवियों को YOLOv8 प्रारूप में निर्यात करें: ```bash roboflow search "class:car" --export -d my-project -f yolov8 -l ./cars ``` ### JSON आउटपुट ```bash roboflow search "tag:reviewed" --json ``` ```json { "results": [...], "total": 42, "cursor": "next-page-token" } ``` पेजिनेशन के लिए `cursor` मान का उपयोग करें: ```bash roboflow search "tag:reviewed" --cursor "next-page-token" --json ``` ## MCP सर्वर अपने AI एजेंट को इससे कनेक्ट करें [MCP सर्वर](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) और यह इन टूल्स के साथ छवियाँ खोज सकता है:
टूलविवरण
images_searchकिसी प्रोजेक्ट के अंदर छवियों को खोजें.
images_workspace_searchRoboQL का उपयोग करके पूरे वर्कस्पेस में छवियों को खोजें.