Image Metadata

मेटाडेटा आपको अपने Roboflow workspace में छवियों के साथ custom key-value pairs जोड़ने देता है। मेटाडेटा का उपयोग अपनी छवियों 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 डेटा को search, filter, और organize करें।

Overview

प्रत्येक image में metadata entries की कोई भी संख्या हो सकती है। एक entry एक key (एक नाम जैसे camera_id) के साथ value (एक string, number, या boolean)।

मान का प्रकार	उदाहरण
स्ट्रिंग	location: "warehouse-3", shift: "night"
संख्या	temperature: 72.5, quality_score: 95
बूलियन	reviewed: true, is_night: false

Use cases

• कैप्चर संदर्भ — कैमरा ID, GPS निर्देशांक, मौसम, प्रकाश स्थितियाँ रिकॉर्ड करें

• गुणवत्ता ट्रैकिंग — confidence scores, review status, annotator IDs संलग्न करें

• डेटा slicing — targeted training sets बनाने के लिए अपने dataset को किसी भी attribute के आधार पर filter करें

• बाहरी सिस्टम लिंकिंग — ऐसे identifiers संग्रहीत करें जो छवियों को आपके internal tools से जोड़ते हैं

मेटाडेटा जोड़ना

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

वेब एप्लिकेशन

1

एक image खोलें

अपने project में कोई भी image खोलें।

2

key और value दर्ज करें

metadata section में, एक key पहले input में और एक value दूसरे input में दर्ज करें।

3

जोड़ें

दबाएँ Enter से save करें या Add पर click करें

मान प्रकार के अनुसार स्वचालित रूप से parse किए जाते हैं:

दर्ज किया गया मान	इस रूप में संग्रहीत
front	"front" (string)
95	95 (number)
3.14	3.14 (number)
true / false	true / false (boolean)

Annotation Tool का metadata editor

Python SDK

एक metadata dictionary image upload करते समय पास करें:

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 कमांड का उपयोग मौजूदा images पर metadata और tags अपडेट करने के लिए करें:

# एक single image पर metadata सेट करें
roboflow image metadata <image_id> -m '{"camera_id": "cam001", "location": "warehouse-3"}'

# एक image में tags जोड़ें
roboflow image metadata <image_id> --tags "reviewed,v2"

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

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

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

# कई images को batch में अपडेट करें (async)
roboflow image metadata img1,img2,img3 -m '{"batch": "june-2026"}' --tags "processed" --poll

एक single image ID synchronously अपडेट होती है। कई comma-separated IDs (1,000 तक) batch async endpoint का उपयोग करते हैं। जोड़ें --poll batch के पूरा होने तक प्रतीक्षा करने के लिए; इसके बिना command एक taskId वापस करता है जिसे आप बाद में roboflow asynctasks get <task-id>.

Flag	विवरण
-m, --metadata	सेट करने के लिए key-value pairs की JSON string
--remove-metadata	हटाने के लिए comma-separated metadata keys
--tags	जोड़ने के लिए comma-separated tags
--remove-tags	हटाने के लिए comma-separated tags
--poll / --no-poll	batch completion के लिए प्रतीक्षा करें (batch mode only)
--timeout	सेकंड में polling timeout (default: 1800)

REST API

Upload के दौरान metadata जोड़ें

एक metadata field (JSON-stringified) को multipart form data में शामिल करें जब image upload कर रहे हों:

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

S3 Bucket Mirror

पूर्ण setup instructions के लिए, देखें Datasources. नीचे दिया गया section बताता है कि Datasource configure होने के बाद metadata sidecar files कैसे काम करती हैं।

का उपयोग करते समय Datasources S3 bucket से images sync करने के लिए, आप एक .json फाइल को हर image के साथ समान base name के साथ 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:

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

Nested objects automatically flatten हो जाते हैं dot notation का उपयोग करके. ऊपर का उदाहरण यह उत्पन्न करता है:

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

Metadata file constraints

• अधिकतम file size: 256 KB

• Valid JSON होना चाहिए

• null और undefined values को filter out किया जाता है

Update strategies

Bucket Mirror synced metadata का manual तौर पर UI में या API के माध्यम से सेट किए गए metadata के साथ कैसे इंटरैक्ट होता है, इसके लिए अलग-अलग strategies का समर्थन करता है:

Strategy	Behavior
mergeBucketWins (default)	दोनों स्रोतों को merge करता है। key conflicts पर bucket value जीतती है।
mergeUserWins	दोनों स्रोतों को merge करता है। key conflicts पर user-set value जीतती है।
overwrite	Bucket metadata सभी मौजूदा metadata को पूरी तरह बदल देता है।
untilFirstChange	Bucket से sync करता है जब तक user metadata को manually edit नहीं करता, फिर अपडेट करना बंद कर देता है।
append	केवल bucket से नए keys जोड़ता है। मौजूदा keys को कभी overwrite नहीं करता।

Metadata के आधार पर खोज

Metadata को indexed किया जाता है और यह Asset Libraryमें searchable 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 करती है।

Key Naming Rules

Metadata keys को इन rules का पालन करना चाहिए:

Rule	विवरण
अनुमत characters	Letters (a-z, A-Z), numbers (0-9), underscores (_), dots (.)
पहला character	एक letter, number, या underscore होना चाहिए
Forbidden characters	Forward slashes (/) की अनुमति नहीं है

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 बनाम Tags

Metadata और tags दोनों images को व्यवस्थित करने में मदद करते हैं, लेकिन उनका उद्देश्य अलग-अलग होता है:

	Tags	Metadata
संरचना	सरल labels	Key-value pairs
मान	कोई मान नहीं, सिर्फ़ एक name	String, number, या boolean
Best for	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 संग्रहीत करें।