如何利用Simulink和MATLAB的计算视觉系统工具箱构建实时图像处理系统？请提供基本构建流程。

在进行实时图像处理系统的构建时，Simulink提供了一个强大的平台，可以图形化地构建和仿真动态系统，而MATLAB的计算视觉系统工具箱则为图像和视频处理提供了丰富的模块。为了帮助你更好地理解和掌握构建实时图像处理系统的方法，推荐查看《利用Simulink与CVS Tool箱：MATLAB/Python深度学习实战中的图像视频处理教程》这份资源。这本教程详细介绍了如何使用Simulink和MATLAB的计算视觉系统工具箱进行图像和视频的处理。

参考资源链接：[利用Simulink与CVS Tool箱：MATLAB/Python深度学习实战中的图像视频处理教程](https://wenku.csdn.net/doc/13ikd2fdfn?spm=1055.2569.3001.10343)

构建实时图像处理系统的基本流程如下：
1. 打开MATLAB软件，启动Simulink界面。
2. 从Simulink Library中找到并添加计算视觉系统工具箱中的模块到你的模型中。
3. 为了实现实时处理，你需要设置视频输入设备（如摄像头）的参数，使用Video Capture模块来捕获实时视频流。
4. 将捕获的视频信号通过所需处理的模块，如Filtering模块进行滤波处理，或通过其他相关模块进行边缘检测、特征提取等操作。
5. 利用Display模块或者To Workspace模块将处理结果输出，用于进一步分析或显示。
6. 使用Simulink的模型配置参数，设置适当的仿真步长和时间，确保视频处理的实时性。
7. 运行模型，实时观察视频处理效果，如需调整处理流程或参数，可即时修改并重新运行。

在整个过程中，你将学会如何将Simulink中的计算视觉系统工具箱模块组合起来，构建一个完整的实时图像处理系统。如果你希望深入研究各个模块的具体应用、参数配置和性能优化，可以继续阅读《利用Simulink与CVS Tool箱：MATLAB/Python深度学习实战中的图像视频处理教程》中关于模块化设计和基于模型仿真的更详细内容。这份资源不仅提供了一个项目实战的框架，还涵盖了从基础知识到高级应用的全方位学习内容，鼓励你在完成当前学习目标后继续深入探索。

参考资源链接：[利用Simulink与CVS Tool箱：MATLAB/Python深度学习实战中的图像视频处理教程](https://wenku.csdn.net/doc/13ikd2fdfn?spm=1055.2569.3001.10343)