三维人体扫描及尺寸自动测量技术是计算机视觉领域一个重要的研究方向。随着人们生活水平的逐步提高以及审美能力的迅速上升,私人订制行业异军突起,而服装定制作为私人定制的重要组成部分受到了越来越多的关注。服装定制的前提是人体尺寸数据的获取,在自动化程度越来越高的今天,人体尺寸自动测量技术显得尤为重要。本文致力于研究用于服装定制的人体三维模型尺寸自动测量技术。为获取高分辨率的人体三维模型,搭建了由多目相机矩阵组成的三维人体扫描系统,采用运动中恢复场景结构的方法估算出相机的内外参数,并通过立体匹配算法重建出具有较高分辨率的人体三维模型。针对三维人体模型自动分割更加稳定的需求,通过平行切割人体模型的方法,获取了人体的切片点,确定了自动分割的顺序,采用最大距离法完成了头部和躯干的分割,通过寻找肩峰点和腋窝点的方法完成了上肢和躯干的分割,提出了迭代拟合圆的方法完成躯干和下肢的稳定分割并将结果与其它算法的分割结果进行对比,针对腿间分叉点不明显的肥胖人体,有效解决了传统方法无法稳定寻找胯部的问题。依据《服装用人体测量的部位与方法》确定了需要定位的特征点,采用投影法和人体比例系数相结合的方法较为稳定地寻找到人体特征点,将B样条曲线法用于切片点的拟合,通过计算曲线上插值点之间的距离完成人体尺寸数据的测量,共测量出用于服装定制的51个参数。最后,针对不同性别、不同体型的实验人体,使用搭建的三维人体扫描系统采集图像并完成三维重建,通过分割算法完成了已重建模型的分割并完成尺寸测量,并将测量结果与服装设计师的手工测量结果对比,验证了本算法的有效性。