上述代码提示错误如下：错误使用 & 矩阵维度必须一致。 出错 test4 (line 16) bw_roi = roi & im2bw(I);

这个错误是因为&运算符要求两个矩阵的维度必须一致，而在这里，roi和im2bw(I)的大小不一致导致了这个错误。要解决这个问题，可以将原始图像I缩放到与roi相同的大小，然后再将其转换为二值图像。

以下是修改后的代码：

% 读入原始图像
I = imread('original_image.png');

% 选取区域并选择基准点
roi = roipoly(I); % 提取区域
[x, y] = ginput(1); % 选择基准点

% 缩放原始图像到与roi相同的大小
I_resized = imresize(I, size(roi));

% 将缩放后的图像转换为二值图像
bw_resized = im2bw(I_resized);

% 提取区域的二值图像
bw_roi = roi & bw_resized;

% 将基准点坐标转换为在二值图像中的位置
[x_roi, y_roi] = transform_point(x, y, roi);

% 计算距离图像
dist_roi = bwdist(~bw_roi);

% 提取基准点周围的像素距离
window_size = 5; % 窗口大小
half_window = floor(window_size / 2);
dist_window = dist_roi(y_roi-half_window:y_roi+half_window, x_roi-half_window:x_roi+half_window);

% 计算平均距离
mean_dist = mean(dist_window(:));

disp(['基准点到周围相异像素的距离平均为：', num2str(mean_dist)]);

在这个修改后的代码中，我们先将原始图像I缩放到与roi相同的大小，并将其转换为二值图像bw_resized。然后，我们使用&运算符将roi和bw_resized进行按位与操作，得到区域的二值图像bw_roi。接着，我们按照之前的方式计算距离图像和平均距离。

希望这个修改后的代码对您有所帮助！