在MATLAB环境下，如何从零开始构建一个基于计算机视觉的手势识别系统？请提供具体步骤和代码示例。

在构建基于计算机视觉的手势识别系统时，MATLAB提供了强大的工具集，从图像获取、预处理到特征提取、模型训练以及最终结果的呈现，每一步都至关重要。首先，你需要采集手势图像数据，这可以通过摄像头实时获取或从数据库中加载。MATLAB支持多种图像和视频的读取格式，使用如VideoReader函数可以轻松加载视频数据。

参考资源链接：[MATLAB手势识别项目源码及多技术领域资源分享](https://wenku.csdn.net/doc/1yy4q111qz?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，使用MATLAB的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）对采集到的图像进行预处理，包括灰度转换、滤波去噪、二值化等操作，以提取出清晰的手势轮廓。例如，使用imread函数读取图像，然后使用imfilter和medfilt2函数进行高斯滤波和中值滤波，最后通过imbinarize进行二值化处理。

特征提取是手势识别中的关键步骤，MATLAB的计算机视觉工具箱提供了一系列用于特征检测的函数，如detectHarrisFeatures和detectMinEigenFeatures用于角点检测。提取的特征可以用于训练机器学习模型。在MATLAB中，可以使用fitcecoc函数训练分类器，该函数基于错误校正输出码（ECOC）方法，能够整合多个二进制分类器进行多类分类。

训练完成后，使用训练好的模型对新的手势图像进行分类和识别。使用predict函数可以预测图像中手势的类别，从而实现识别功能。最后，使用MATLAB的可视化工具，如plot函数，将识别结果标注在原始图像上，直观地展示识别过程和结果。

为了深入学习这一过程，建议参考《MATLAB手势识别项目源码及多技术领域资源分享》，该资源不仅提供了源码，还涵盖了从理论到实践的全方位讲解，帮助学习者更好地理解和掌握手势识别技术。

参考资源链接：[MATLAB手势识别项目源码及多技术领域资源分享](https://wenku.csdn.net/doc/1yy4q111qz?spm=1055.2569.3001.10343)