如何在MATLAB中利用轮廓特征和几何Hu不变距进行图像匹配？请提供详细的步骤和代码示例。

在图像匹配中，使用MATLAB结合轮廓特征和几何Hu不变距是提高匹配准确度的重要方法。首先，我们需要通过MATLAB的图像处理工具箱提取图像的轮廓特征。这可以通过使用函数如`edge`进行边缘检测，并使用`find轮廓`或`imcontour`等函数来提取轮廓信息。接下来，计算轮廓的几何Hu不变距，它是一种形状描述符，能够抵抗图像的平移、旋转和缩放变化。在MATLAB中，可以使用自定义函数或查找相关的图像处理工具箱函数来计算Hu不变距。计算得到的Hu不变距将被用作表征轮廓的关键特征。最后，我们利用欧氏距离公式，将不同图像的轮廓特征向量进行比较，计算它们之间的距离。欧氏距离越小，表示两个图像的轮廓越相似，匹配程度越高。MATLAB中的`pdist2`函数可以用来计算两个集合特征向量之间的欧氏距离。通过这种方式，我们可以实现基于轮廓特征的图像匹配，进而在物体识别系统中进行有效的图像识别。

参考资源链接：[MATLAB实现的物体识别：基于轮廓匹配与欧氏距离](https://wenku.csdn.net/doc/1377hrty68?spm=1055.2569.3001.10343)