在中国电商行业发展日益成熟的大环境下,人们越来越倾向于网购汉服,而在网购汉服的过程中出现的“不合体”现象也屡见不鲜。对此,许多汉服品牌为满足消费者需求开展了网络汉服定制业务或尺码推荐业务,其中获取准确的人体数据是一大重要因素。手工测量以及当下大热的三维人体测量都存在相应弊端,并不适用于电子商务行业来改善这一问题。与此相比,二维非接触式测量技术较适用于该领域的发展,通过人体二维图像获取到人体的三维尺寸,再进行各款汉服规格尺寸的输出,以此帮助消费者进行产品尺码的推荐或定制。本研究立足于计算机技术的成熟和汉服运动的日益兴起,结合计算机视觉技术和人体测量等技术,旨在实现一款以人体正面、侧面图像、身高和体重为输入,人体主要部位尺寸及对应现代汉服规格尺寸为输出的系统。本研究的主要内容可以分为以下六个部分:（1）市场问卷调查和人体数据的采集。对消费者进行汉服消费市场现状的调研,为下一步的人体尺寸采集部位的确定提供数据支撑。确定人体图像的采集要求与尺寸采集部位,进行人体图像和人体尺寸的采集,共计采集10组样本数据,包括人体的正面、侧面照片,人体尺寸采集部位包括身高、臂长、手长、肩宽、胸宽、腰宽、臀宽,胸厚、腰厚、臀厚,胸围、腰围、臀围,共计13个尺寸,所采集的数据用以后期进行各部分算法的有效性与可靠性验证。（2）人体图像分割算法的设计与实现。本研究提出了Sobel算子和HSV颜色模型相结合的轮廓提取方法,而后通过获取最大连通区域和搜索最长连续投影区域进一步优化所获得的初步轮廓,最后进行基本形态学操作来去除踢脚线和其他噪音背景,以此获得最终的人体轮廓边缘。使用Matlab平台实现算法,结合前期所采集的10组样本图像进行测试,测试结果表明人体轮廓的提取效果较好,该算法具有一定的可靠性和有效性。（3）人体尺寸研究部分算法的设计与实现。在研究人体体型并结合人体比例关系的基础上,提出了一种直接进行各特征部位尺寸提取的算法。通过Matlab平台进行胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽及臀厚提取算法的实现。而后结合课题组所采集的187组样本数据,分别采用曲线拟合算法、回归分析算法和图形匹配算法进行胸部、腰部及臀部围度尺寸的计算,并将输出结果分体型对手工测量值与曲线拟合值、手工测量值与回归分析值、手工测量值与图形匹配值进行配对T检验,以此选定各部位的最优算法。检验结果表明,胸围尺寸和腰围尺寸的预测选定回归分析算法,臀围尺寸的预测选定曲线拟合算法。（4）现代汉服规格设计研究。本研究选定交领右衽上襦、袒领半臂、对襟上衣、大袖衫、褙子、比甲、夹袄、圆领袍、曲裾、马面裙,共计10款较合体典型现代汉服款式进行规格研究。在前人针对现代汉服规格研究的基础上,结合基本服装规格设计,采用逆向思维进行各款式各规格部位回归关系式的推导,并使用Matlab进行各款式规格自动设计算法的实现。（5）系统的实现与测试。确定开发平台,整合各部分算法并结合GUI界面设计进行基于人体二维图像的现代汉服规格自动设计系统的最终实现,在前期采集的10组人体数据中随机选取1组进行系统操作流程测试,确保用户可以进行正常操作。