请编写一段测试镜头模组中心、0.7F位置的MTF的代码

在测试镜头模组的MTF时，通常需要测量其中心和0.7F位置的MTF。以下是一段Python代码，可以用于计算这两个位置的MTF：

import numpy as np
import cv2
import os

# 读取测试图像
img = cv2.imread('test_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设置测试参数
f_number = 2.8
focal_length = 50
sensor_size = (36, 24)  # 36mm x 24mm 传感器大小

# 计算像高
pixel_size = sensor_size[0] / img.shape[1]  # 像素大小
image_height = img.shape[0] * pixel_size

# 计算中心和0.7F位置的MTF
center_mtf, f07_mtf = None, None
for i, position in enumerate(['center', '0.7F']):
    # 计算像高对应的空间频率
    if position == 'center':
        spatial_frequency = np.linspace(0, 50, img.shape[1])
    else:
        spatial_frequency = np.linspace(0, 50*f_number/0.7, img.shape[1])

    # 计算模拟光学系统的 MTF
    mtf = np.zeros(len(spatial_frequency))
    for j, freq in enumerate(spatial_frequency):
        mtf[j] = simulate_optical_system_mtf(focal_length, f_number, freq, image_height)

    # 归一化 MTF
    mtf /= mtf[0]

    # 保存MTF结果
    if position == 'center':
        center_mtf = mtf
    else:
        f07_mtf = mtf

# 显示结果
plt.plot(spatial_frequency, center_mtf, label='center')
plt.plot(spatial_frequency, f07_mtf, label='0.7F')
plt.xlabel('Spatial Frequency (lp/mm)')
plt.ylabel('MTF')
plt.title('MTF @ center and 0.7F')
plt.legend()
plt.show()

该代码首先读取一张测试图像，然后设置测试参数，包括光圈数、焦距和传感器大小。接着，代码计算像高和中心和0.7F位置的空间频率，并模拟光学系统计算出MTF。最后，代码归一化MTF并将结果显示在图表中。

需要注意的是，该代码中的`simulate_optical_system_mtf()`函数需要根据你的光学系统进行修改。这个函数应该根据输入的空间频率、像高和光学参数计算MTF。