# Image Metadata

Metadata आपको Roboflow workspace में images के साथ custom key-value pairs जोड़ने की सुविधा देता है। Metadata का उपयोग images के साथ संरचित जानकारी संग्रहीत करने के लिए करें — जैसे capture conditions, device identifiers, quality scores, या कोई भी domain-specific attributes — और फिर उन attributes के आधार पर अपने data को search, filter, और organize करें।

## Overview

हर image में metadata entries की कोई भी संख्या हो सकती है। एक entry एक **key** (जैसे कोई नाम, उदाहरण के लिए `camera_id`) के साथ एक **value** (string, number, या boolean) जुड़ा होता है।

| Value type | Examples                                    |
| ---------- | ------------------------------------------- |
| String     | `location: "warehouse-3"`, `shift: "night"` |
| Number     | `temperature: 72.5`, `quality_score: 95`    |
| Boolean    | `reviewed: true`, `is_night: false`         |

### Use cases

* **Capture context** — camera ID, GPS coordinates, weather, lighting conditions रिकॉर्ड करें
* **Quality tracking** — confidence scores, review status, annotator IDs जोड़ें
* **Data slicing** — targeted training sets बनाने के लिए अपने dataset को किसी भी attribute के आधार पर filter करें
* **External system linking** — ऐसे identifiers संग्रहीत करें जो images को आपके internal tools से जोड़ते हैं

## Adding Metadata

आप web UI, Python SDK, REST API, या S3 Bucket Mirror के माध्यम से automatically images में metadata जोड़ सकते हैं।

### Web Application

{% stepper %}
{% step %}

#### एक image खोलें

अपने project में कोई भी image खोलें।
{% endstep %}

{% step %}

#### key और value दर्ज करें

metadata section में, एक **key** पहले input में और एक **value** दूसरे input में दर्ज करें।
{% endstep %}

{% step %}

#### Add

दबाएँ **Enter** को save करने के लिए या Add पर click करें
{% endstep %}
{% endstepper %}

Values type के अनुसार automatically parse होती हैं:

| दर्ज की गई value | इस रूप में stored          |
| ---------------- | -------------------------- |
| `front`          | `"front"` (string)         |
| `95`             | `95` (number)              |
| `3.14`           | `3.14` (number)            |
| `true` / `false` | `true` / `false` (boolean) |

<figure><img src="/files/20c2e467343d15272c18e021bf283815f4f4520b" alt=""><figcaption><p>Annotation Tool का metadata editor</p></figcaption></figure>

### Python SDK

एक `metadata` dictionary image upload करते समय पास करें:

```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
    }
)
```

### REST API

#### Upload के दौरान metadata जोड़ें

एक `metadata` field (JSON-stringified) को image upload करते समय multipart form data में शामिल करें:

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

### S3 Bucket Mirror

जब आप [Bucket Mirror](/roboflow/roboflow-hi/datasets/adding-data/upload-data-from-aws-gcp-and-azure/aws-s3-bucket.md) का उपयोग करके S3 bucket से images sync करते हैं, तो आप प्रत्येक image के साथ समान base name वाली एक `.json` file रखकर metadata जोड़ सकते हैं:

```
my-bucket/
  images/
    photo_001.jpg
    photo_001.json      # photo_001.jpg के लिए metadata
    photo_002.jpg
    photo_002.json      # photo_002.jpg के लिए metadata
```

JSON file में आपका metadata key-value pairs के रूप में होता है:

```json
{
    "camera_id": "cam001",
    "location": "warehouse-3",
    "capture": { "temperature": 72.5, "humidity": 45 }
}
```

**Nested objects को automatically** dot notation का उपयोग करके flatten किया जाता है। ऊपर का उदाहरण यह बनाता है:

| Key                   | Value           |
| --------------------- | --------------- |
| `camera_id`           | `"cam001"`      |
| `location`            | `"warehouse-3"` |
| `capture.temperature` | `72.5`          |
| `capture.humidity`    | `45`            |

#### Metadata file constraints

* Maximum file size: **256 KB**
* Valid JSON होना चाहिए
* `null` और `undefined` values फ़िल्टर कर दी जाती हैं

#### Update strategies

Bucket Mirror इस बात के लिए अलग-अलग strategies support करता है कि synced metadata, UI में या API के माध्यम से manually set किए गए metadata के साथ कैसे interact करे:

| Strategy                        | Behavior                                                                                                     |
| ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **`mergeBucketWins`** (default) | दोनों sources को merge करता है। key conflicts होने पर bucket value जीतती है।                                 |
| **`mergeUserWins`**             | दोनों sources को merge करता है। key conflicts होने पर user-set value जीतती है।                               |
| **`overwrite`**                 | Bucket metadata existing सभी metadata को पूरी तरह replace कर देता है।                                        |
| **`untilFirstChange`**          | bucket से sync करता रहता है जब तक कोई user manually metadata edit नहीं करता, फिर update करना बंद कर देता है। |
| **`append`**                    | सिर्फ bucket से नए keys जोड़ता है। मौजूदा keys को कभी overwrite नहीं करता।                                   |

## Metadata के आधार पर खोजना

Metadata को [Asset Library](/roboflow/roboflow-hi/workspaces/asset-library.md)में index किया जाता है और search किया जा सकता है। Metadata values के आधार पर images filter करने के लिए search bar का उपयोग करें:

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

आप metadata filters को अन्य search filters के साथ combine कर सकते हैं:

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

Asset Library आपके workspace में मौजूद चीज़ों के आधार पर metadata keys और values के लिए autocomplete भी प्रदान करता है।

## Key Naming Rules

Metadata keys को इन नियमों का पालन करना चाहिए:

| Rule                 | Detail                                                                 |
| -------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| Allowed characters   | Letters (`a-z`, `A-Z`), numbers (`0-9`), underscores (`_`), dots (`.`) |
| First character      | एक letter, number, या underscore होना चाहिए                            |
| Forbidden characters | Forward slashes (`/`) allowed नहीं हैं                                 |

Valid keys: `camera_id`, `capture.temperature`, `_internal_ref`, `v2_score`

Invalid keys: `camera/id` (contains `/`), `.starts_with_dot` (starts with `.`), `has spaces` (contains spaces)

## Metadata vs. Tags

metadata और [tags](/roboflow/roboflow-hi/datasets/manage-datasets/add-tags-to-images.md) दोनों images को organize करने में मदद करते हैं, लेकिन इनके उद्देश्य अलग-अलग हैं:

|                        | Tags                                 | Metadata                                   |
| ---------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| **संरचना**             | Simple labels                        | Key-value pairs                            |
| **Values**             | कोई value नहीं, केवल एक name         | String, number, या boolean                 |
| **इसके लिए सर्वोत्तम** | Categorization, workflow status      | Structured attributes, measurements        |
| **उदाहरण**             | `reviewed`, `v2`, `needs-annotation` | `temperature: 72.5`, `camera_id: "cam001"` |

आप एक ही image पर दोनों का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक image को `reviewed` के रूप में tag करें और साथ ही `reviewer: "alice"` और `confidence: 0.95` को metadata के रूप में store करें।


---

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```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/datasets/adding-data/image-metadata.md?ask=<question>
```

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