为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于Kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。