请介绍使用OpenCV-Python进行图像处理时，如何进行基本的图像操作，包括加载图片、显示图片以及保存修改后的图片，并提供相应的代码示例。

掌握OpenCV-Python的基础操作对于图像处理至关重要，这包括图像的加载、显示和保存。《OpenCV-Python 图像处理入门教程》为你提供了一条从入门到精通的道路，适合初学者逐步建立图像处理的坚实基础。

参考资源链接：[OpenCV-Python 图像处理入门教程](https://wenku.csdn.net/doc/617hw6e9s4?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用cv2.imread()函数可以加载图片到内存中。这个函数需要一个文件路径作为参数，并返回一个NumPy数组，代表加载的图像。为了显示图像，可以使用cv2.imshow()函数，并提供一个窗口名称以及图像数组。最后，使用cv2.imwrite()函数可以将修改后的图像保存到磁盘。
下面是一个简单的代码示例，展示了这些操作：

               import cv2

               # 加载图片
               image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

               # 检查图片是否正确加载
               if image is None:
                   print('图片未加载')
               else:
                   # 显示图片
                   cv2.imshow('Loaded Image', image)

                   # 等待任意键盘按键
                   cv2.waitKey(0)

                   # 修改图片（例如：转换为灰度图）
                   gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

                   # 显示修改后的图片
                   cv2.imshow('Gray Image', gray_image)

                   # 等待任意键盘按键
                   cv2.waitKey(0)

                   # 保存修改后的图片
                   cv2.imwrite('path_to_save_modified_image.jpg', gray_image)

                   # 关闭所有OpenCV窗口
                   cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先加载了一个名为'image.jpg'的图片文件。然后，创建了一个窗口并显示了原始图片。之后，将图片转换为灰度图像，并再次显示和保存。最后，通过调用cv2.destroyAllWindows()关闭所有OpenCV创建的窗口。
通过这样的实战操作，你不仅能够理解OpenCV-Python进行图像处理的基本流程，还可以根据需要对图像进行各种操作和分析。如果你希望进一步深入学习OpenCV-Python的高级特性，包括但不限于特征检测、视频分析、机器学习等，可以参考《OpenCV-Python 图像处理入门教程》。这份资源将为你提供全面的入门知识，并引导你向更深入的计算机视觉领域迈进。

参考资源链接：[OpenCV-Python 图像处理入门教程](https://wenku.csdn.net/doc/617hw6e9s4?spm=1055.2569.3001.10343)