随着技术的飞速发展，新兴事物层出不穷。产品的更新换代速度加快，生命周期缩短，需求的多样化刺激着工业生产的变革，物质世界的丰富和精神世界的追求也促进了传统行业的变革，其中对于传统服装行业而言，消费者的众口难调势必导致这个行业更加充满个性化的追求，而人体身高的准确提取是服装设计的基础。于是基于图像的非接触式测量方式，以其快速，方便，低成本的优点受到广泛关注，尤其适用于网络平台的虚拟试衣，服装选择系统。因此，基于单图像的人体身高测量方法具有很高的研究价值和应用前景。

国外一直在积极地逐步地构建和完善自己国家的人体体系数据库，目前已经有了较为完整和权威的数据库，身高无疑是其中极为重要的一种数据。其测量技术上分为接触式和非接触式。接触式测量主要依赖于量尺的测量，具体包括：马丁（Martin）测量法，滑动量规（sliding gauge）法和复模（replica)法；非接触式测量主要依赖于光电声的扫描和反射，不接触待测体就可测量出各种数据，主要方法包括：激光扫描，红外扫描，超声波和图像分析法。美国Cyberware公司的WBX,WB4，德国Vitronic公司的Vitus Smart，英国的Turing Institute研发的Turing C3D都是如今比较成熟的非接触式测量系统。而国内比较出名的是3D CaMega DCS，另外国内的高校如天津工业大学，东华大学，北京服装学院等都在这个领域展开研究，并取得了一定的成果。

但就目前的非接触式测量技术研究，基本分为几类，其中一类是借助大型仪器进行人体的精确测量，这种方法精度高，但价格昂贵，系统庞大，测量要求暗室，设变不便于移动，因此实际生产应用性不强。其二就是利用数码相机进行图像采集，并通过OpenCV进行模式识别和图像处理，提高算法的精度。目前在移动端实现一个简单的身高测量的工作还不多，故本人的着眼点在于移动端的便捷性与广泛性，从手机是用户必备的这一特点上进行思维发散进行研究。其中提到的OpenCV则是计算机视觉领域常用的跨平台计算机视觉库，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，其应用领域包括人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别等，十分方便快捷。

本课题主要研究基于Android，使用Java语言，结合Android Studio和Eclipse开发平台，结合OpenCV开源库，通过手机摄像头拍摄单张图像，完成进行人体身高测量的目的。

2. 研究的基本内容与方案

本课题的主要内容是研究在Android系统上，通过结合OpenCV计算机视觉库，并运用图像处理及计算机视觉等相关知识，使用对人体拍照得到的单张图像进行图像处理计算人体实际身高的测量，并以厘米为单位显示最终测量结果。

本课题的目标是学习并熟练运用OpenCV计算机视觉库，运用该库与Android结合，设计并实现一个人体身高测量系统，实现如下功能：1。完整开发一款可实现目标功能的APP，并具有良好的用户操作界面；2.使用Android手机自带的摄像头拍摄单张图像，并根据图像完成人体身高测量。拟采用的技术知识如下：

1. 搭建Android开发环境，配置OpenCV视觉库。

在Windows10操作系统下，使用Android Studio搭建Android集成开发环境，并完成OpenCV环境变量配置，使其可以实现计算机视觉操作。

2. 摄像头标定

所谓摄像机标定，即是确定摄像机的内参数矩阵K中的5个参数，目前应用较广的标定方法是张正友的平板模型标定算法。