surfで抽出した特徴量と画像ファイル名を関連づけて保存したい

Question

実現したいこと

surfで画像の特徴量を抽出して、画像名、分類名などとあわせて解析に利用したいです。

使用しているのはpython3.6、OSはwindowsです。
またpython、teratailともに初心者なので至らない点があれば教えていただけると幸いです。

##現状
現状のコードは以下の通りです。
今のコードでは画像の特徴量のみがnparrayに保存されているのでどの特徴量がどの画像に該当するの分からない状態です。

import mahotas as mh
import numpy as np
from glob import glob
from mahotas.features import surf
from sklearn.cluster import KMeans

picture_category_num = 2
feature_dimension = 256

# image surf
images = glob('./data/*.jpg')
alldescriptors = []
for im in images:
  print(im)
  im = mh.imread(im, as_grey=True)
  im = im.astype(np.uint8)
  alldescriptors.append(surf.surf(im, descriptor_only=True))
  
for i in range(len(alldescriptors)):
    print(i, len(alldescriptors[i]))
    
# image surf -> basic feature
concatenated = np.concatenate(alldescriptors)
km = KMeans(feature_dimension)
km.fit(concatenated)

# image surf and basic feature -> features
features = []
for d in alldescriptors:
  if d.size > 0:
    c = km.predict(d)
    features.append(np.array([np.sum(c == ci) for ci in range(feature_dimension)]))
features = np.array(features)
np.save('features.npy', featrues)

##試したこと
globで取得したファイル名(images) を(画像ファイル数)×1のnparrayに保存→featuresをそこに追加して保存という手法を考えたのですが、surfの場合特徴量0の画像を除外して保存するためファイル名と次元数があわなくなってしまいうまくいきません。
画像数がかなり多いため手動で特徴量0の画像を除外することは避けたいです。
特徴量0としてそのままnparrayに保存するか、特徴量0の画像のファイル名を除外するかしたいのですが方法が分からないのでご教授いただければと思います。

Answer 1

「for d in alldescriptors:」を「for index, d in enumurate(alldescriptors):」でインデックス番号が取得できるので、あらかじめ「globで取得したファイル名(images) を(画像ファイル数)」をリストにしておいて、条件にあったものだけのファイル名に編集して保存、でどうでしょうか？