为实现高效、经济且可靠的作物形态测量，以玉米植株为对象，开发一种基于视觉三维重构的室内玉米植株形态测量方法。借助RGB-D双目相机从多角度采集玉米植株RGB图像及其对应的深度图像，获取目标植株多角度点云数据。经过点云的粗精配准、精简和滤波处理，成功重构了作物三维模型。在此基础上，通过目标分割和圆柱拟合技术，精确提取茎秆信息，从而测量作物株高和茎粗。进一步地，点云聚类技术去除茎秆，准确获取叶片数，并通过平面拟合技术测量叶夹角，采用贪婪投影三角化计算叶片面积，从而实现作物形态的测量。目标玉米植株测量实验结果表明：株高绝对误差为12.4 mm,相对误差为2.14%;最大茎粗平均相对误差为8.81%,最小茎粗平均相对误差为10.17%;聚类得到的叶片数量与实际叶片数一致；10个叶片叶夹角平均相对误差为7.65%,叶片面积平均相对误差为6.04%。这些结果均符合作物形态测量的技术要求，表明本方法能为玉米植株提供一种全面、定量化的评估和分析工具，以检测和记录作物的生长发育和表型特征。