【Python】Google内で画像スクレイピング→OpenCVで顔だけ切り取る方法

$ git clone https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git
$python3 google-images-download/google_images_download/google_images_download.py -k 取得したいキーワード

├── cutted_imgs
├── google-images-download
├── imgs 
│   ├── cut_face # 顔だけ切り取った画像
│   │   ├── perfume_a
│   │   ├── perfume_k
│   │   └── perfume_n
│   └── original # スクレイピングで保存した画像
│       ├── perfume_a
│       ├── perfume_k
│       └── perfume_n
└── opencv
    └── haarcascade_frontalface_alt.xml

import cv2
import glob #ファイル読み込みで使用
import os #フォルダ作成で使用

# 顔識別のカスケード、インスタンス化
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

# スクレイピングした画像を全て読み取り
# perfumeのメンバー分、loop
for fold_path in glob.glob('./imgs/original/*'):
    imgs = glob.glob(fold_path + '/*')
    # 顔切り取り後の、画像保存先のフォルダ名
    save_path = fold_path.replace('original','cut_face')
    
    # 保存先のフォルダがなかったら、フォルダ作成
    if not os.path.exists(save_path):
        os.mkdir(save_path)

    # 顔だけ切り取り→保存
    # 画像ごとに処理
    for i, img_path in enumerate(imgs,1):
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 顔がある座標４つを取得
        # 顔が検知できないと、空の配列が返ってくる
        # 1.1 => scaleFactor – 各画像スケールにおける縮小量
        # 3 => minNeighbors – 近傍矩形を含む数
        faces = face_cascade.detectMultiScale(img_gray, 1.1, 3)
        
        if len(faces) > 0:
            for j, face in enumerate(faces,1):
                x, y ,w, h =face
                save_img_path = cut_face_path + '/' + str(i) +'_' + str(j) + '.jpg'
                cv2.imwrite(save_img_path , img[y:y+h, x:x+w])
        else:
            print ('image' + str(i) + ':NoFace')