计算机视觉一直是计算机科学中研究的重点和热点领域之一,也是一个极具挑战性的领域,获取三维场景的几何信息是其最基础也是最重要的研究内容。双目视觉作为该领域的一个重要分支,近年来随着计算机软硬件技术的不断发展,取得了很大的进步。作为双目视觉测量技术的一个重要应用,三维人体数字化技术(即三维人体测量技术)也逐渐得到了越来越多的学者和研究人员的广泛关注。因为该技术能够准确、快速的获取三维人体体型特征的尺寸信息,为人类学、工业设计、服装工业、人机工程以及医学等领域提供准确详尽的人体数据,所以有着广泛的应用价值和重要的研究意义。作为实现三维人体数字化的主要理论依据,对采用双目视觉原理进行测量过程中的几项关键技术,如摄像机标定、立体校正、立体匹配、匹配点三维坐标计算等进行了研究和分析。首先明确每一项关键技术的研究现状,并对各种方法进行比较分析,确定最终的实现方法,最后借助Qt和OpenCV函数库等强大的开发工具对每一项关键技术的实现均进行了实验,并分析实验结果及误差产生的原因。在立体匹配技术的研究中,针对现有匹配方法影响匹配因素多,易出现误匹配等问题,提出了一种基于棋盘格标记的角点特征立体匹配方法,该方法首先利用投影仪将棋盘格图像投射到被测物体的表面,这样就添加了易于识别的人工特征点,再使用经过标定的双目视觉摄像机进行图像获取,经过畸变矫正和立体校正对图像进行预处理后使用OpenCV函数库中的角点特征检测函数将图像上角点特征检测出来,并保存这些角点特征的像素精度图像坐标。为了使三维测量的精度更高,还使用了OpenCV库函数对角点特征位置的亚像素精度图像坐标进行计算。最后使用所提出的立体匹配算法将图像对中的角点特征进行匹配。为了验证该方法的匹配效果和匹配精确性,先使用几何形状较为规则的物体进行了角点特征匹配实验,随后又进行了测距实验,分别使用该方法与OpenCV中提供的BM匹配算法完成三维测距,并将实验结果进行了比较,实验结果表明,该方法有效降低了匹配的难度,提高了匹配的精确度。最后利用这种基于双目视觉的立体匹配和测量方法对人体三维数字化进行了实现。首先确定人体特征点和测量部位,接着进行了人体三维测量实验,并对最终的实验结果和误差的产生进行了详尽的分析。