对边缘检测后的手势二值图提取5阶Hu矩特征，用matlab实现并作出详细解释

1. 首先，需要对边缘检测后的手势图像进行二值化处理，将其转化为黑白图像。这可以通过使用matlab中的im2bw函数实现。

2. 接下来，需要计算手势图像的5阶Hu矩特征。Hu矩是一种基于图像形状的特征，可以用于图像识别和分类等应用。在matlab中，可以使用函数‘HuMoments’来计算图像的Hu矩。

3. 计算出5阶Hu矩后，可以将其作为特征向量用于手势识别任务。通常可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN）来训练分类器。

4. 在进行手势识别时，需要将待识别的手势图像提取出5阶Hu矩特征，并使用训练好的分类器进行分类判别。根据分类结果，可以确定手势的类别。

总之，使用边缘检测和Hu矩特征提取技术可以有效地进行手势识别任务。这种方法的优点在于可以快速、准确地识别手势，并且可以适用于实时应用场景。