Мой код работает только с одним файлом изображения, остальные файлы изображений считываются и сохраняются, но мой код не затрагивает их. Мне нужно, чтобы мой код работал со всеми файлами изображений

Вся твоя проблема это потому, что у тебя неправильные отступы. Вы запускаете edge для каждого изображения (потому что оно все еще находится внутри for-цикла), но вы запускаете HoughLinesP снаружи for-цикла, поэтому он выполняется только для одного изображения.

И я не понимаю, почему потом вы используете еще один for-цикл.
Вы должны сохранить текущее изображение в первом цикле, и этот цикл перейдет в начало для обработки следующего изображения.

Что-то вроде этого:

import glob
import cv2

folder = "opencv/imgs" 
path = f"{folder}/*.*"

for index, file in enumerate(glob.glob(path), 1):
    print(index, 'file:', file)

    # read only one file

    img = cv2.imread(file)
    print(img)

    # process only one file
    
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 200, apertureSize=3)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 5), 2)
    edges = cv2.Canny(image=img_blur, threshold1=25, threshold2=50) # Canny Edge Detection

    # Apply HoughLinesP method to 
    # to directly obtain line end points
    lines = cv2.HoughLinesP(
                edges,            # Input edge image
                1,                # Distance resolution in pixels
                np.pi/2,          # Angle resolution in radians
                threshold=225,    # Min number of votes for valid line
                minLineLength=60, # Min allowed length of line
                maxLineGap=400)   # Max allowed gap between line for joining them
           
    # Iterate over points
    lines_list = []
    for points in lines:
        # Extracted points nested in the list
        x0, y1, x0, y2 = points[0]
        
        # Draw the lines joing the points
        # On the original image
        cv2.line(img, (x0, y1), (x0, y2), (0, 255, 0), 4)
        
        # Maintain a simples lookup list for points  ???
        lines_list.append([(x0,y1),(x0,y2)])

    # write only one file

    cv2.imwrite(f"{folder}/{index}.jpg", img)

    # end of current loop - go back to the beginning to work with next image

Чтобы сделать это более заметным, вы можете создать функцию, которая получает одно имя файла, выполняет все вычисления для одного изображения и сохраняет одно изображение. И запустите эту функцию в for-loop.

import glob
import cv2

def process_one_file(index, file, target_folder):
    print(index, 'file:', file)

    # read only one file

    img = cv2.imread(file)
    print(img)

    # process only one file
    
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 200, apertureSize=3)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 5), 2)
    edges = cv2.Canny(image=img_blur, threshold1=25, threshold2=50) # Canny Edge Detection

    # Apply HoughLinesP method to 
    # to directly obtain line end points
    lines = cv2.HoughLinesP(
                edges,            # Input edge image
                1,                # Distance resolution in pixels
                np.pi/2,          # Angle resolution in radians
                threshold=225,    # Min number of votes for valid line
                minLineLength=60, # Min allowed length of line
                maxLineGap=400)   # Max allowed gap between line for joining them
           
    # Iterate over points
    lines_list = []
    for points in lines:
        # Extracted points nested in the list
        x0, y1, x0, y2 = points[0]
        
        # Draw the lines joing the points
        # On the original image
        cv2.line(img, (x0, y1), (x0, y2), (0, 255, 0), 4)
        
        # Maintain a simples lookup list for points  ???
        lines_list.append([(x0,y1),(x0,y2)])

    # write only one file

    cv2.imwrite(f"{target_folder}/{index}.jpg", img)

    # exit function
    
# --- main ---    

folder = "opencv/imgs" 
path = f"{folder}/*.*"

for index, file in enumerate(glob.glob(path), 1):
    process_one_file(index, file, folder)
    # end of current loop - go back to the beginning to work with next image