写一段可以实现此功能的代码：使用Virtuallab仿真基于Mirau原理的白光干涉显微光路，被测物体为合适曲率大小的球面，通过改变物体与物镜的距离，观察探测器位置处的干涉图变化。尝试选择其中一个像素点，获取不同距离下的灰度分布图，并尝试进行包络线的提取。

由于你提到的是一个具体的编程任务，涉及到Virtuallab仿真环境以及光学实验模拟，这通常需要特定的图像处理库（如Python的OpenCV、PyQt5等）和一些光学知识。下面是一个简化的Python示例，它使用了虚拟实验室环境（这里假设`VirtualLab`是一个虚构的库，实际应用中需要替换为相应的库）和matplotlib库来展示基本的概念：

import numpy as np
from VirtualLab import MirauInterferometer
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Mirau干涉仪实例
mirau = MirauInterferometer()

# 假设物镜和探测器已设置好，球面样本曲率为k
sample_radius = 0.5  # 以毫米为单位
distance_steps = np.linspace(1, 5, num=10)  # 物体到物镜的距离范围

for distance in distance_steps:
    mirau.object_distance = distance  # 改变物体距离
    interference_pattern = mirau.get_interference_pattern(sample_radius)

    # 提取感兴趣像素点（这里仅取中间像素点作为示例）
    pixel_index = (interference_pattern.shape[0] // 2, interference_pattern.shape[1] // 2)
    gray_distribution = interference_pattern[pixel_index]

    plt.plot(gray_distribution, label=f'distance={distance} mm')
plt.xlabel('Pixel Index')
plt.ylabel('Gray Level')
plt.title('Interference Gray Scale Distribution at Pixel Point')
plt.legend()
plt.show()

# 包络线提取示例（简单粗暴的方式，真实场景下可能需要更复杂的算法）
envelope = np.convolve(interference_pattern, np.ones((3,)) / 3, mode='same')
plt.figure()
plt.plot(envelope, label='Envelope')
plt.show()

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