在来自Keras ImageDataGenerator的图像上应用feature.hog

Question

我正在尝试对Tensorflow（Keras）和Python中图像识别中的神经网络进行比较。

我有ImageDataGenerator的训练集，我需要使用定向梯度的直方图从图像中提取特征（结果也应该是生成器，但要使用生猪而不是普通图像）。有什么办法吗？

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from skimage import feature
from tensorflow.keras.models import Sequential

model = Sequential(...)
training_set = ImageDataGenerator().flow_from_directory("images/train")
hog = feature.hog(training_set)
model.fit_generator(hog, epochs=100)

我知道有Conv2D层用于提取特征，但是我也想在没有卷积网络的情况下做到这一点。