Resolver el problema de la extracción del contorno del tallo del maíz es difícil bajo condiciones de campo abierto, y el diámetro del tallo no se puede medir de forma rápida y no destructiva. En este documento, el maíz en las etapas de campana pequeña y grande fue el objeto de estudio. Se propuso un algoritmo de segmentación de umbral adaptativo basado en el modelo de espacio de color para obtener el contorno del tallo y el diámetro del tallo del maíz en el campo. En primer lugar, se capturaron imágenes 2D del tallo de maíz en el campo con una cámara RGB-D. Luego, las imágenes fueron procesadas por el espacio de color matiz saturación valor (HSV). A continuación, el contorno del tallo del maíz fue extraído por la varianza máxima entre clases (Otsu). Por último, se utilizó el método de referencia para obtener el diámetro del tallo del maíz. Se utilizaron gráficos de dispersión y coeficientes de Dice para comparar los efectos de extracción de contorno del algoritmo de umbral fijo HSV +, el algoritmo HSV + Otsu y el algoritmo HSV + K-means. Los resultados mostraron que el algoritmo HSV + Otsu es la elección óptima para extraer el contorno del tallo del maíz. El error absoluto medio, el error porcentual absoluto medio y el error cuadrático medio del diámetro del tallo del maíz en la etapa de campana pequeña fueron de 4.30 mm, 10.76% y 5.29 mm, respectivamente. El error absoluto medio, y del diámetro del tallo del maíz en la etapa de campana grande fueron de 4.78 mm, 12.82% y 5.48 mm, respectivamente. El estaba dentro del 10-20%. Los resultados mostraron que el algoritmo HSV + Otsu podría cumplir con los requisitos para la medición del diámetro del tallo y proporcionar una referencia para la adquisición de parámetros fenotípicos del maíz en el campo. Al mismo tiempo, la adquisición de parámetros fenotípicos del maíz bajo condiciones de campo abierto proporciona soporte técnico y de datos para la agricultura de precisión y la mejora de plantas.