请你用Python编写一个功能强大的yolov10单目测距代码，功能至少要有检测图像反馈。

YOLOv10（You Only Look Once）是一种流行的实时物体检测算法，用于从图像或视频流中识别多个对象并估计其位置。要使用Python实现一个基本的YOLOv10单目测距功能，我们首先需要安装必要的库，如`torch`, `yolov5`, 和`OpenCV`。然而，由于YOLOv10尚未发布官方版本，我们这里假设你在使用Yolov5的最新版本或者类似实现，比如基于PyTorch的轻量级版本。

以下是一个简单的步骤，展示了如何加载模型、进行预测和显示结果：

# 首先确保安装了必要的库
!pip install torch torchvision yacs

import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import transforms
from yolov5.yolov5 import YOLOv5

# 加载预训练的YOLOv5模型（这里是示例，可能需要下载或修改）
model = YOLOv5('yolov5s')  # 使用's', 'm', 'l'等不同大小的模型

# 定义图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),  # 图像缩放至固定尺寸
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
])

def detect_and_measure(image_path):
    # 读取图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 检测物体
    results = model(img, size=640)  # 运行模型预测
    
    # 只获取距离信息（如果有的话），这通常依赖于模型的具体设计
    distances = []  # 假设模型返回每个框的距离数据
    for box in results.pandas().xyxy[0]:
        # 如果模型提供了距离信息，可以从box中提取
        if "distance" in box.columns:
            distance = box["distance"]
            distances.append(distance)

    # 显示图像及其框
    if len(distances) > 0:
        display_results(img, results, distances)

def display_results(image, results, distances=None):
    img_show = image.show()
    for i, box in enumerate(results.xyxy[0]):
        x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
        label, score = results.names[int(box[6])], box[7]
        if distances is not None and len(distances) > i:
            distance = distances[i]
            text = f"{label}: {score:.2f}, Distance: {distance}"
        else:
            text = f"{label}: {score:.2f}"
        cv2.rectangle(img_show, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(img_show, text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
    cv2.imshow("Object Detection", img_show)
    cv2.waitKey(0)

# 示例用法
detect_and_measure('path_to_your_image.jpg')

请注意，这个代码只是一个基础示例，实际的YOLOv10可能包含更复杂的模块和后处理逻辑，例如非极大抑制(NMS)、深度学习模型中的回归距离计算等。此外，你需要根据模型的文档或源码调整代码以获取精确的距离值。