集合写真から証明写真風に切り取る

#目的
集合写真から各個人の顔写真を自動生成する

#環境
import cv2
import os
#使用方法
haarcascade_frontalface_alt2.xmlをpython3.X 下から探し出し、ソースを修正
入力フォルダphoto/に集合写真を配置
出力フォルダphoto_out/を作成
python detect_person.py を実行
#ソースコード

detect_person.py

    #############################################################
    #
    # 下記　face_cascade_path　を正面或いは横顔認識ライブラリを選択
    #
    #############################################################
    # input: 集合写真を　./photo/　に入れる、複数枚可
    # output: ./photo_out/に出力する
    # 機能：集合写真から証明写真風に切り取る
    # 実行: python detect_person.py
    #############################################################

    import cv2
    import os
 
 
    #入力：集合写真フォルダ
    in_jpg = "./photo/"
    #出力：生成した証明写真フォルダ
    out_jpg = "./photo_out/"

    face_cascade_path = 'C:/Users/?????/AppData/Local/Programs/Python/Python37\
                   /Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml' 
    '''
    face_cascade_path = 'C:/Users/?????/AppData/Local/Programs/Python/Python37\
                  /Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_profileface.xml' #横顔検出
    '''
    #リストで結果を返す関数
    def get_file(dir_path):
        filenames = os.listdir(dir_path)
        return filenames
 
    pic = get_file(in_jpg)
 
    for i in pic:
    # 画像の読み込み 
    image_gs = cv2.imread(in_jpg + i)
    image_height, image_width, _ = image_gs.shape
    # 顔認識用特徴量ファイルを読み込む --- （カスケードファイルのパスを指定）
    cascade = cv2.CascadeClassifier(face_cascade_path)

    
    # 顔認識の実行
    face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs,
                scaleFactor=1.1,minNeighbors=1,minSize=(1,1))
    
    # 顔だけ切り出して保存
    no = 1
    for rect in face_list:
        x = rect[0]
        y = rect[1]
        width = rect[2]
        height = rect[3]
        hh = int(height/4)
        hhh = (y-hh if y-hh > 0 else 0)

        yh = (y + height + hh if y + height + hh < image_height else image_height-1)

        ww = int(width/4)
        xx = (x-ww if x-ww > 0 else 0)
        xw = (x + width + ww if x + width + ww < image_width else image_width -1 )

        dst = image_gs[hhh:yh, xx:xw]
        save_path = out_jpg + '/' + 'out_('  + str(i) +')' + str(no) + '.jpg'
        
        #認識結果の保存
        a = cv2.imwrite(save_path, dst)

        print(no)
        no += 1