matlab调用opencv，实现图像的语义分割，给出完整代码

在MATLAB中使用OpenCV进行图像语义分割通常需要安装并导入OpenCV库，然后利用OpenCV提供的预训练模型或者自定义网络进行图像处理。这里提供一个简化的示例，展示如何使用pre-trained DeepLabV3+模型进行实例分割：

% 首先，确保已经安装了Matlab支持的OpenCV版本
% 可以通过addpath('toolbox')添加OpenCV路径，或者在开始文件夹设置环境变量

% 加载必要的工具箱和模型
import cvx.*
from mlclass import *

% 安装DeepLearning Toolbox，如果尚未安装
if ~isToolboxInstalled('DeepLearning')
    installToolbox('DeepLearning');
end

% 加载预训练的DeepLabV3+模型（假设你已经有了模型文件）
model = deepSemanticSegmentationModel;

% 读取图像
img = imread('your_image_path.jpg');

% 转换为RGB格式
img = im2single(img);

% 对输入图像进行预处理，例如归一化
imgInput = preprocessImage(img, model);

% 进行语义分割
output = classify(model, imgInput);

% 将分割结果转换回uint8类型，并显示
segmap = uint8(output);
imshow(segmap);

% 输出语义类别
classes = getClasses(model);
disp("Class labels:");
disp(classes);

%