image - 提取图像的轮廓位置和方向

我基本上遵循一篇论文，“使用统计语言模型来提高基于HMM的草书手写识别系统的性能”。

这里作者从每个滑动窗口中提取了9个特征的向量。引用论文：

前三个特征是窗户的重量，它的中心   重力和窗户的二阶矩。

特征四和五定义了上部和下部的位置   在窗口中的轮廓，特征六和七给出方向   上下轮廓由轮廓的梯度表示   窗口位置，功能八给出了黑色到白色的数量   垂直方向的过渡，而特征九给出数字   上下轮廓之间的黑色像素。

我设法计算了论文所讨论的前三个特征，但我似乎无法理解4,5,6,7,8的特征。

我可以计算出图像的轮廓。假设，这是一个文本行的窗口（窗口长度为14像素，如纸张所示）：

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这是图像的提取轮廓：

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那么这里的上下轮廓究竟是什么？从哪里可以考虑限制，如果它指的是顶部和底部像素，那么我可以提取那些没有轮廓提取？同样，这些轮廓的方向同样令人困惑。

我真的很感激这里的一些指导。