要测量物体的尺寸而不使用TensorFlow，可以使用计算机视觉库（如OpenCV）来实现。以下是一个使用OpenCV测量物体尺寸的示例代码：

import cv2

def measure_object_size(image_path, object_width):
    # 加载图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 获取图像的宽度
    image_width = image.shape[1]
    
    # 创建一个尺度因子，用于将图像上的像素转换为物体上的长度
    scale_factor = object_width / image_width
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("Image", image)
    cv2.waitKey(0)
    
    # 根据用户输入，选择物体的边界框
    x_start = int(input("请输入物体的左上角x坐标："))
    y_start = int(input("请输入物体的左上角y坐标："))
    x_end = int(input("请输入物体的右下角x坐标："))
    y_end = int(input("请输入物体的右下角y坐标："))
    
    # 计算物体的宽度和高度
    object_width_pixels = x_end - x_start
    object_height_pixels = y_end - y_start
    
    # 将物体的宽度和高度转换为实际尺寸
    object_width_cm = object_width_pixels * scale_factor
    object_height_cm = object_height_pixels * scale_factor
    
    # 输出物体的尺寸
    print("物体的宽度：{} 厘米".format(object_width_cm))
    print("物体的高度：{} 厘米".format(object_height_cm))

# 调用函数测量物体尺寸
measure_object_size("image.jpg", 10)  # 假设物体的宽度为10厘米

在上述示例中，我们首先加载图像，然后获取图像的宽度。然后，用户可以使用鼠标在图像上选择物体的边界框，或者通过输入左上角和右下角的坐标来指定物体的位置。然后，根据物体和图像的宽度计算尺度因子。最后，通过将物体的宽度和高度乘以尺度因子，可以将物体的尺寸从像素转换为实际尺寸。