• opencv-python是官方打包好的预编译OpenCV Python绑定包，你用pip安装它之后，它会在Python的site-packages目录里生成cv2模块（就是你看到的那种cv2.cpXX-win_amd64.pyd文件）。我们平时写代码时import cv2，本质上就是导入这个包里的核心模块。
• 你自己编译的cv2模块，和opencv-python里的cv2是同一个东西——只不过官方包是默认CPU版本，而你编译的是带GPU加速功能的定制版，直接生成了pyd文件，没有多余的包结构而已。

你遇到的“IDE报错找不到函数但程序能跑”的情况，是因为IDE的代码索引工具没识别到你自定义编译的cv2的函数信息，但Python运行时能找到这个pyd文件，所以实际执行没问题。按下面的步骤来搞定：

1. 先确保Python能找到你的cv2模块 #

首先确认你的cv2.cp37-win_amd64.pyd所在目录已经在Python的搜索路径里：

• 打开Python终端，运行这段代码检查：

import sys
print(sys.path)

如果pyd文件的目录不在输出列表里，有两个简单办法：

• 直接把这个pyd文件复制到你Python环境的site-packages目录下（你说这里没有opencv-python，但完全可以单独放这个pyd文件）
• 或者在你项目代码的最开头加两行：

import sys
sys.path.append("你的cv2.pyd文件所在的绝对路径")

2. 让IDE能识别cv2的函数提示 #

IDE（比如PyCharm、VS Code）需要类型提示文件才能识别cv2的函数。你可以这么做：

• 如果你之前安装过opencv-python，把它的site-packages/cv2目录里的.pyi类型提示文件复制出来，和你的cv2.pyd放在同一个目录里就行
• 如果没装过，也可以用stubgen工具生成对应版本的类型提示，或者找对应OpenCV 4.4.0版本的Python绑定stub文件放到pyd所在目录

3. 验证GPU功能是否正常 #

最后可以跑一段代码确认GPU加速生效：

import cv2

# 检查可用CUDA设备数量
print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())
# 输出大于0就说明GPU功能正常工作了

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emir AKAY