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基于图像的非接触式人体测量系统研究与实现的中期报告
在这个中期报告中，我将介绍基于图像的非接触式人体测量系统的研究和实现进展情况。该系统利用计算机视觉技术从图像中提取特征，进行人体测量，可以应用于健身、医疗等领域。
研究背景：
如今，随着人们生活水平的提高，对健康的关注程度也越来越高。同时，随着人体三维扫描及建模技术的发展，人体测量已经成为一个非常重要的应用领域。传统上，人体测量需要通过接触式的方式进行，这种方式不仅不够方便，并且可能会更加影响人体的舒适感。因此，非接触式人体测量逐渐被广泛应用，但是传统的旋转式激光扫描或摄像头等设备仍然存在着一些不足。
研究内容：
本研究利用计算机视觉技术，实现了基于图像的非接触式人体测量系统。具体来说，我们使用了相机进行人体拍摄，并提取了对应的人体特征，如肘关节位置、肩宽等，进行测量。
研究方法：
流程如下：
1.采集人体图像并进行去噪处理
2.对人体特征进行检测和提取
3.根据已知的身高、体重等信息，计算其他需要测量的参数
4.报告结果
研究进展：
我们已经完成了图像的采集和去噪处理，并成功地利用OpenCV库进行了人体特征检测和提取。目前，我们已经实现了基于肩宽、胸围、腰围等参数的测量，准确率较高。接下来，我们将进一步完善系统，增加更多的人体特征测量，并完善测量结果的计算和报告。
结语：
基于图像的非接触式人体测量系统具有很大的应用潜力，在实际生活中有着广阔的应用前景。我们将继续完善该系统，为相关领域的研究和实际应用提供支持和服务。