如何在Python环境下成功配置ZED摄像头和YOLO系统，以便进行双目测距并实时检测目标物体距离？请提供详细的步骤和代码示例。

在尝试使用ZED摄像头和YOLO系统进行双目测距及实时目标物体距离检测之前，首先需要确保你已具备了正确的开发环境配置。参考《使用ZED摄像头与YOLO实现物体距离测量教程》将为你提供宝贵的指导。请按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[使用ZED摄像头与YOLO实现物体距离测量教程](https://wenku.csdn.net/doc/2w8o69c5sj?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：确保你的计算机满足ZED SDK的系统要求，并且安装了Python环境。Python版本需要与ZED SDK支持的版本相匹配。

2. 安装ZED SDK：访问Stereolabs官网下载适合你操作系统的ZED SDK，并按照官方指南完成安装。注意，如果你使用的是Linux环境，可能需要从源代码编译SDK。

3. 安装Python依赖：ZED SDK提供了一个名为pyzed.sl的Python绑定库，它允许你直接从Python代码中调用ZED SDK的功能。你需要使用pip来安装pyzed.sl库和其他依赖项，例如OpenCV和numpy，命令如下：

   pip install pyzed.sl numpy opencv-python

如果遇到numpy版本不兼容问题，请根据官方文档提示或社区建议更新numpy至兼容版本。

4. 配置YOLO：YOLO的安装较为复杂，需要下载Darknet框架，并根据YOLO的版本（YOLOv3、YOLOv4等）进行相应的配置。请从YOLO官方GitHub仓库下载最新版本的Darknet，并按照说明进行编译。确保YOLO模型文件（例如yolov3.cfg, yolov3.weights）准备妥当，并放置在适当的位置。

5. 代码集成：将YOLO系统和ZED摄像头的代码整合在一起。使用ZED SDK提供的API捕获深度信息，然后将图像传递给YOLO系统进行目标检测。计算检测到的目标在空间中的位置，结合深度信息计算距离。具体代码示例可能如下所示：

   # 导入必要的库
   import pyzed.sl as sl
   import cv2
   from darknet import Darknet
   import numpy as np

   # 初始化ZED摄像头
   zed = sl.Camera()
   init_params = sl.InitParameters()
   init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720  # 根据需要选择合适的分辨率
   zed.open(init_params)

   # 加载YOLO网络模型
   darknet = Darknet(

参考资源链接：[使用ZED摄像头与YOLO实现物体距离测量教程](https://wenku.csdn.net/doc/2w8o69c5sj?spm=1055.2569.3001.10343)