除了解析文件名之外，还可以获取Keras的ImageDataGenerator图片的类信息

除了解析文件名之外，还可以通过Keras的ImageDataGenerator获取图片的类信息。

ImageDataGenerator是Keras中用于数据增强和批量处理图像数据的工具。它可以从文件夹中自动加载图像数据，并进行预处理、数据增强等操作，以便用于训练深度学习模型。

要获取图片的类信息，可以使用ImageDataGenerator的flow_from_directory方法。该方法可以从指定的文件夹中加载图像数据，并根据文件夹的结构自动为每个类别分配一个标签。

以下是使用ImageDataGenerator获取图片类信息的示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建ImageDataGenerator对象
datagen = ImageDataGenerator()

# 从文件夹中加载图像数据，并获取类信息
data_generator = datagen.flow_from_directory(
    directory='path/to/images',
    target_size=(224, 224),  # 图像尺寸
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='categorical'  # 类别模式，使用分类标签
)

# 获取类别列表
class_names = data_generator.class_indices

# 打印类别信息
for class_name, class_index in class_names.items():
    print('类别名称:', class_name)
    print('类别索引:', class_index)

在上述代码中，flow_from_directory方法通过指定directory参数来加载图像数据，target_size参数用于指定图像的尺寸，batch_size参数用于指定批量大小，class_mode参数设置为'categorical'表示使用分类标签。

通过class_indices属性可以获取类别列表，其中每个类别对应一个索引。可以根据需要进一步处理类别信息，例如打印类别名称和索引。

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