Face++APIの処理をフォルダ内の画像すべてに行えるようにしたい

Face++のdetectAPIを使ってフォルダ内の画像すべてに処理を行い。その結果を1つのcsvファイルに保存するプログラムを完成させたいです。

公式ドキュメントでは画像一枚だけに処理を行うコードが書かれているのですがそれを改変して書こうとしています。

機械学習用の画像データセットを作ろうと思い、
①画像をスクレイピングにて一括取得。
②取得した画像をカスケードファイルにて顔部分だけにリサイズ

まで行いました。

detect2.py
1# coding: utf-8
2import os
3import sys
4import csv
5import pandas as pd
6sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))
7import requests
8from config import API_KEY, API_SECRET, DETECT_PATH ,ANALYZE_PATH
9from example.common import get_input_file_path
10
11return_landmark = 0
12return_attributes = None
13#calculate_all = 0
14face_rectangle = ''
15beauty_score_min = 0
16beauty_score_max = 100
17
18def call_api():
19    data = {
20        'api_key': API_KEY,
21        'api_secret': API_SECRET,
22        'return_landmark': 1,
23        'return_attributes': 'gender,age,emotion'
24        #'calculate_all': calculate_all,
25        #'beauty_score_min': beauty_score_min,
26        #'beauty_score_max': beauty_score_max
27    }
28
29    data_dir_path = u"E:/facepp-python-demo-master/facepp-python-demo-master/example/detect/images/images01/"
30    file_list = os.listdir(r'E:/facepp-python-demo-master/facepp-python-demo-master/example/detect/images/images01')
31    
32
33
34#この内部の処理がうまくいっていない
35 ##################################################   
36    if face_rectangle:
37        data.update({'face_rectangle': face_rectangle})
38        print(1)
39        for f in file_list:
40            root, ext = os.path.splitext(f)
41            print(2)
42            if ext == u'.png' or u'.jpeg' or u'.jpg':
43                abs_name = data_dir_path + '/' + f
44                image = cv.imread(abs_name)
45                print(3)
46            #以下各画像に対する処理を記載する
47                files = {
48                   'image_file': open(image, 'rb').read()
49                }
50                resp = requests.post(DETECT_PATH, data=data, files=files).json()
51
52                with open('emotion.csv','w') as csv_file:
53                    writer = csv.writer(csv_file)
54                    for key, value in resp.items():
55                        writer.writerows(resp)
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57                (pd.DataFrame.from_dict(data=resp,orient='index').to_csv('emotion_csv',header=False))
58                print(4)
59                osp = resp['faces']
60                df = pd.io.json.json_normalize(osp)
61                print(df)
62                df.to_csv('emotion2_csv')
63    #input_file = get_input_file_path(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), 'input')
64            if not f:
65                print('请将input.png/input.jpg文件放在detect目录下')
66                return
67
68    #(pd.DataFrame.from_dict(data=osp, orient='index').to_csv('emotion2_csv', header=False))
69    #print(resp['faces'])
70################################################
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75
76
77
78if __name__ == "__main__":
79    call_api()
80    
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