随着社会发展,生活水平的提升使人们更加注重生活必需品的体验,而不仅限于其基本功能。鞋子的舒适性一直以来都是重要问题,影响着人脚生长和人体健康。过去大众统一化的制鞋模式已经无法满足人们的需求,个性化的量足制鞋成为了必然趋势。市面上激光脚型扫描仪已经获得了不错的应用。然而,激光成本高,抗抖动性差,使得这一产品不利于大规模推广。基于结构光的方法也被常用来获取三维目标的形状,但由于其需要根据在目标表面透射的光栅恢复目标的三维形状,所以会受到环境光的影响,不利于应用在产品中。在保证精度的前提下,降低成本的要求也越来越强烈。摄像头等硬件成本的下降、立体视觉技术的发展为低成本三维脚型测量提供了发展的可能。本文基于立体视觉原理来获取脚型,采用一种“主动标记”的方案,在白色薄袜上添加标记点来为脚型提供稳定的特征点。利用标记点质心对视角变换有较强鲁棒性这一特性,将标记点质心作为特征点,并采用斑点检测算法将其提取出来。采用本方法只需要多个摄像头和袜子,极大地降低了脚型获取的成本,在脚型的精度和成本之间有着较好的平衡。为了解决这种标记点局部信息几乎一致的问题。本文提出一种二级匹配的方法,首先利用极线约束和SAD算法来匹配种子点,再将种子点进行Delaunay三角化,这样使每个标记点落在各个三角形区域内,采用三角约束的方法,在三角基点所在曲面接近平面时有较好的匹配效果。获取各个视角的点之后,将各面片拼接起来,采用泊松重建的方法得到完整脚型。本文测量的脚型特征参数包括:脚长,跖趾直宽,跖围,跗围,兜围,第一跖趾关节高度,前跗骨高度,舟上弯点高度,这些参数对于鞋子的制作有着重要参考价值。将得到脚型点云投影到脚底平面上,按一定步长扫描得到脚型轮廓线。在得到的轮廓线上定位几个特征点的二维位置,并反投影到三维得到实际位置。过这些特征点做辅助平面,求取他们与脚型相交的曲线长度就得到了各个围长。本方法在Windows平台上利用Visual Studio 2008和Open CV编程实现。本文采用该方法测量得出各个脚型参数,实验结果表明,本方法有一定的可行性和准确性。