本發(fā)明公開了一種基于多目視覺的作物表型參數(shù)提取方法及系統(tǒng)，通過MVS方法重建得到作物群體的三維點(diǎn)云，通過降采樣濾波、統(tǒng)計(jì)去噪預(yù)處理方法減少三維點(diǎn)云中的點(diǎn)數(shù)量并去除離群點(diǎn)，通過RANSAC去除地面點(diǎn)云并參考地面提取出株高信息，通過歐式聚類算法及區(qū)域增長算法提取出植株個(gè)體以及單個(gè)葉片的點(diǎn)云，最后通過Delaunay三角剖分算法進(jìn)行點(diǎn)云表面重建并進(jìn)行葉長和葉寬表型參數(shù)的計(jì)算；本發(fā)明僅需要一臺(tái)數(shù)碼相機(jī)，相較于雙目立體視覺方法，重建準(zhǔn)確稠密三維點(diǎn)云的計(jì)算代價(jià)更低，不需要復(fù)雜的校準(zhǔn)過程；重建效果良好，具有真實(shí)作物的紋理與色彩信息；無接觸式地?zé)o損測量作物植株的表型參數(shù)；為MVS提供快速重建三維模型，低成本測量植株表型參數(shù)提供了可行性方案。