给出一段matlab代码，验证已可以使用opencv功能

Matlab集成了很多工具箱，包括图像处理工具箱。在Matlab中使用OpenCV功能并不是直接的，因为Matlab自带的工具箱和OpenCV是两个独立的库。不过，可以通过调用系统命令或者使用MEX功能（Matlab的C++接口）来间接使用OpenCV函数。

以下是一个简单的Matlab代码示例，展示了如何使用Matlab调用系统命令来执行OpenCV的程序。假设你已经安装了OpenCV，并且其可执行文件路径已经添加到了系统的环境变量中。

% 假设有一张名为'image.jpg'的图片在当前目录下
imgPath = 'image.jpg';

% 使用OpenCV的命令行工具进行边缘检测
% 这里使用的是OpenCV的cv2.Canny()函数，它是一个边缘检测函数
% 注意：这里假定你的OpenCV安装目录已经添加到了系统的PATH环境变量中
[status, cmdout] = system(['opencv边缘检测命令的完整路径 ' imgPath]);

% 检查命令是否执行成功
if status == 0
    disp('OpenCV边缘检测命令执行成功！');
    disp(cmdout); % 输出OpenCV命令执行的反馈信息
else
    disp('OpenCV边缘检测命令执行失败！');
end

请注意，上述代码中的 'opencv边缘检测命令的完整路径' 应该替换为实际的OpenCV命令行工具路径。比如，如果你的OpenCV安装路径是`C:\opencv\build\x64\vc15\bin`，你可能需要写成这样的命令`C:\opencv\build\x64\vc15\bin\opencv边缘检测命令的完整路径`。

通常情况下，为了在Matlab中使用OpenCV，用户需要自行编写MEX文件，将OpenCV的C++函数封装成Matlab可以调用的函数。这涉及到较为复杂的编程工作，需要用户对Matlab和OpenCV都有较深的理解。