yolov5-seg 自带推理脚本，使用dnn推理时报错

yolov5-seg训练完成之后，转成了onnx模型，使用yolov5自带的predict.py脚本进行推理，默认情况下用的是onnxruntime推理，能正常出结果。然后增加了--dnn参数，想用opnecv的dnn进行推理，却出现了如下报错（附图），请问是什么原因导致的呢，我的推理命令是：

python ./segment/predict.py --weight ./runs/train-seg/exp4/weights/best.onnx --source ./datasets/result/images/test --imgsz 1536 --dnn

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题原因是在使用OpenCV的DNN进行推理时，报错"ERROR:src/opencv/modules/dnn/src/dnn.cpp:1645: error: (-2:Unspecified error) COI: Video I/O: No backend available in function 'icvExtractFilePart' "，这个错误通常是由于OpenCV编译时未开启支持Video I/O的选项导致的。解决这个问题需要重新编译OpenCV并开启Video I/O选项，下面是具体的解决步骤：

  步骤一：进入OpenCV源码路径

  cd <opencv_source_path>
  

  步骤二：创建一个新的构建目录

  mkdir build
  cd build
  

  步骤三：执行CMake命令，开启Video I/O选项

  cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
        -D WITH_FFMPEG=ON \
        -D WITH_CUDA=OFF \
        -D BUILD_TESTS=OFF \
        -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
        ..
  

  注意：根据自己的需求可以添加或删除其他选项，并根据CUDA支持情况决定是否使用WITH_CUDA选项。

  步骤四：编译OpenCV

  make -j8
  

  注意：根据系统的CPU核心数进行调整命令中的-j参数。

  步骤五：安装OpenCV

  sudo make install
  

  完成以上步骤后，重新运行推理脚本，即可使用OpenCV的DNN进行推理。如果问题仍然存在，请确认您的机器上是否安装了ffmpeg库，如果没有安装，请先安装ffmpeg库。

  如果以上步骤仍然不能解决问题，请提供更多错误信息，以便我能更准确地帮助您解决问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^