Medir tallas corporales de manera precisa y rápida para detectar el ajuste óptimo de las prendas ha sido un desafío para los minoristas de moda. Especialmente para el comercio electrónico de ropa, hay una creciente necesidad de formas digitales y convenientes de obtener medidas corporales para proporcionar a sus clientes productos que les queden correctamente. Sin embargo, los métodos actualmente disponibles dependen de enfoques basados en reconstrucción 3D que resultan engorrosos y complejos. En este documento, proponemos un novedoso método de medición de tallas corporales basado en un smartphone que no requiere objetos adicionales de tamaño conocido como referencia al adquirir la imagen corporal de un sujeto utilizando un smartphone. La novedad de nuestro método propuesto es que adquiere posiciones de medición utilizando proporciones corporales y técnicas de aprendizaje automático, y realiza una reconstrucción 3D del cuerpo utilizando medidas obtenidas a partir de dos imágenes de silueta. Aplicamos nuestro método propuesto para medir tallas corporales (es decir, circunferencias de cintura, cadera baja y muslo) de hombres y mujeres para seleccionar pantalones bien ajustados. Los resultados experimentales muestran que nuestro método propuesto proporciona una precisión del 95.59% en promedio al estimar el tamaño de las circunferencias de cintura, cadera baja y muslo. Se espera que nuestro método propuesto resuelva problemas con las medidas corporales digitales y proporcione una solución conveniente para detectar el ajuste de las prendas en compras en línea.