如何在使用Keras flow_from_directory的同时，沿深度轴组合两个RGB图像，以准备6通道输入数据？

dataset/
    ├── cat/
    │   ├── cat_image1.jpg
    │   ├── cat_image2.jpg
    │   └── ...
    └── dog/
        ├── dog_image1.jpg
        ├── dog_image2.jpg
        └── ...

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
import numpy as np

datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,  # 图像归一化
    rotation_range=20,  # 随机旋转角度范围
    width_shift_range=0.2,  # 随机水平平移范围
    height_shift_range=0.2,  # 随机垂直平移范围
    shear_range=0.2,  # 随机错切变换范围
    zoom_range=0.2,  # 随机缩放范围
    horizontal_flip=True  # 随机水平翻转
)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'dataset',
    target_size=(224, 224),  # 图像尺寸
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='categorical'  # 类别模式
)

combined_images = np.empty((len(train_generator.filenames), 224, 224, 6))

for i, (image, label) in enumerate(train_generator):
    image1 = image[:, :, :, :3]  # 第一个RGB图像
    image2 = image[:, :, :, 3:]  # 第二个RGB图像
    combined_images[i] = np.concatenate([image1, image2], axis=3)  # 沿深度轴组合两个RGB图像