在C++中，如何利用OpenCV库精确地计算图像中目标物体的尺寸和坐标？

在C++中，利用OpenCV库（Open Source Computer Vision Library）来计算图像中目标物体的尺寸和坐标通常涉及以下几个步骤：

1. **读取和预处理图像**：
使用`cv::imread()`函数从文件或摄像头读取图像，并可能需要对图像进行灰度化、平滑或者其他预处理操作，以便于后续的特征检测。

2. **选择目标检测算法**：
OpenCV提供了多种目标检测方法，如Haar级联分类器（`cv::.CascadeClassifier`）、HOG+SVM（`cv::HOGDescriptor`）或者深度学习模型（如YOLO、SSD等）。选择适合场景的算法。

3. **对象定位**：
对选定的算法，例如级联分类器，通过`detectMultiScale()`函数查找图像中的兴趣区域。该函数会返回每个检测到的对象的边界框位置及其尺度。

4. **获取尺寸和坐标**：
对于每个检测到的边界框（`Rect`结构），你可以通过访问其宽度（`width`）和高度（`height`）属性获取尺寸信息。坐标通常是相对于原图的左上角像素的(x, y)值。

5. **数据存储或进一步处理**：
将尺寸和坐标存储在适当的数据结构（如`std::vector<cv::Point>`或自定义结构体）中，供后续分析或可视化使用。

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::CascadeClassifier obj_cascade;
obj_cascade.load("cascade_classifier.xml"); // 加载级联分类器

std::vector<cv::Rect> objects;
obj_cascade.detectMultiScale(img, objects, scaleFactor, minNeighbors); // 参数设置视具体需求而定

for (const auto& obj : objects) {
    int x = obj.x, y = obj.y; // 左上角坐标
    int width = obj.width, height = obj.height; // 尺寸
    std::cout << "Object at (" << x << ", " << y << ") with size (" << width << ", " << height << ")" << std::endl;
}