сохранение кадров в определенном месте при обнаружении объекта

Question

Я хочу применить проверку, что если папка с некоторыми кадрами в ней уже существует в определенном месте, то она должна выбросить сообщение, пропустить эту папку и проверить наличие следующей папки

Я создал скрипт для сохранения фреймов, имеющих ограничивающие рамки, и применил проверку, существует ли папка или нет, и если она существует, то пуста она или нет. Если проверка не применяется, то код работает нормально, и все кадры, в которых обнаружен объект, сохраняются. Но когда применяется проверка, сохраняется только 1 кадр во всех папках, и также отображается сообщение об ошибке. Как я могу изменить код

def recognize_object(img_name, image):

    model_name='inference_graph'
    PATH_TO_CKPT="C:\\multi_cat_3\\models\\research\\object_detection\\inference_graph\\frozen_inference_graph.pb"
    PATH_TO_LABELS="C:\\multi_cat_3\\models\\research\\object_detection\\training\\labelmap.pbtxt"
    out="C:\\multi_cat_3\\models\\research\\object_detection\\my_imgs\\"+"video_"+vid_name

    os.makedirs(out,exist_ok=True)
    print(out)

    if os.path.exists(out) and os.listdir(out):
        print("Frames already processed for folder video_{0}".format(vid_name))
        pass
    else:

        NUM_CLASSES = 4

        label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
        categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
        category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

        detection_graph = tf.Graph()

        with detection_graph.as_default():
            od_graph_def = tf.GraphDef()
            with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
                serialized_graph = fid.read()
                od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
                tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

            sess = tf.Session(graph=detection_graph)

        image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')

        detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
        detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
        detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
        num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

        image_expanded = np.expand_dims(image, axis=0)

        (boxes, scores, classes, num) = sess.run([detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],feed_dict={image_tensor: image_expanded})

        vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
        image,
        np.squeeze(boxes),
        np.squeeze(classes).astype(np.int32),
        np.squeeze(scores),
        category_index,
        use_normalized_coordinates=True,
        line_thickness=4,
        min_score_thresh=0.80,
        skip_scores=True)

        coordinates=vis_util.return_coordinates(
        image,
        np.squeeze(boxes),
        np.squeeze(classes).astype(np.int32),
        np.squeeze(scores),
        category_index,
        use_normalized_coordinates=True,
        line_thickness=4,
        min_score_thresh=0.80)

        threshold=0.80

        objects = []
        z = 0
        for index, value in enumerate(classes[0]):
            object_dict = {}
            if scores[0, index] > threshold:
                object_dict[(category_index.get(value)).get('name')] = scores[0, index]
                objects.append(object_dict)
                print(objects)
            while (z<len(objects)):
                print({'File_Name':img_name,'Object_Detected':list(objects[z].keys())[0],'Probability':list(objects[z].values())[0]})
                z=z+1

        cv2.imwrite(out+"/{}.jpg".format(img_name),image)
        cv2.waitKey(0)

Если в папке есть подпапки A, B, C и если код запускается без применения проверки, то внутри каждой подпапки сохраняется несколько кадров, в которых обнаружен объект. Но то же самое не происходит, когда применяется проверка, хотя сообщение отображается во время обработки каждого кадра. Каждая подпапка имеет только 1 кадр после выполнения кода. Я хочу сохранить те же несколько кадров, даже если чек применен, которые были сохранены, когда чек не применен