detection 된 객체 구별하는 방법

안녕하십니까,

하나의 이미지에 오브젝트별로 id를 붙이고 싶으시다면, Detect된 object들을 시각화하는 loop 코드에 id를 하나씩 증가시켜서 이름을 만들면 되지 않을 까요?

가령 아래 코드라면,

id = 0

for detection in cv_out[0,0,:,:]:
   score = float(detection[2])
   class_id = int(detection[1])
   # detected된 object들의 score가 함수 인자로 들어온 score_threshold 이상만 추출
   if score > score_threshold:
        # detected된 object들은 scale된 기준으로 예측되었으므로 다시 원본 이미지 비율로 계산
        left = detection[3] * cols
        top = detection[4] * rows
        right = detection[5] * cols
        bottom = detection[6] * rows
        # labels_to_names 딕셔너리로 class_id값을 클래스명으로 변경하되 id를 순차적으로 부여.

        caption = "{}: {:.4f}".format(labels_to_names_0[class_id] + str(id), score)
        id += 1

        print(caption)
        #cv2.rectangle()은 인자로 들어온 draw_img에 사각형을 그림. 위치 인자는 반드시 정수형.
        cv2.rectangle(draw_img, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), color=green_color, thickness=2)
        cv2.putText(draw_img, caption, (int(left), int(top - 5)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, red_color, 1)

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