在计算机视觉领域，表面估计（Surface Estimation）是指通过对图像或视频进行分析和处理，从中估计出场景中物体的三维表面形状和几何结构。下面是一个基于Python和OpenCV库的简单示例代码，用于表面估计：

import cv2
import numpy as np

def surface_estimation(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用SIFT特征提取器检测关键点和描述符
    sift = cv2.SIFT_create()
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)

    # 使用RANSAC算法拟合平面模型
    MIN_MATCHES = 10
    if len(keypoints) > MIN_MATCHES:
        # 寻找最佳匹配点对
        matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE)
        matches = matcher.knnMatch(descriptors, descriptors, 2)
        good_matches = []
        for m, n in matches:
            if m.distance < 0.75 * n.distance:
                good_matches.append(m)

        if len(good_matches) > MIN_MATCHES:
            src_pts = np.float32([keypoints[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
            dst_pts = np.float32([keypoints[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

            # 使用RANSAC算法拟合平面模型
            _, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
            inliers = mask.ravel().tolist()

            if sum(inliers) >= MIN_MATCHES:
                # 估计平面模型参数
                model, _ = cv2.solvePnPRansac(src_pts, dst_pts, camera_matrix, dist_coeffs)

                # 获取平面的法向量和中心点坐标
                rotation_vector, translation_vector = model[:3], model[3:]
                rotation_matrix, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vector)
                normal_vector = rotation_matrix[:, 2]
                center_point = -np.dot(rotation_matrix.T, translation_vector)

                return normal_vector, center_point

    return None, None

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 相机内参矩阵和畸变系数（根据相机自身的参数进行设置）
camera_matrix = np.array([[focal_length, 0, image_width / 2],
                          [0, focal_length, image_height / 2],
                          [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.zeros((4,1))

# 进行表面估计
normal_vector, center_point = surface_estimation(image)

if normal_vector is not None and center_point is not None:
    print("Normal Vector:", normal_vector)
    print("Center Point:", center_point)
else:
    print("Surface estimation failed.")

请注意，上述代码仅提供了一个简单的表面估计示例。实际应用中，可能需要根据具体需求进行参数调整、错误处理和优化等工作。