绘制卷积程序框图可以按照以下步骤进行：
导入所需库和模块
使用 `matplotlib.pyplot` 进行图像绘制。
使用 `matplotlib.image` 读取图像。
使用 `numpy` 进行数值计算。
创建一个空白画布
使用 `plt.figure（）` 创建一个新的图形画布。
绘制输入层
根据输入数据的形状，绘制输入层的矩形框。例如，如果输入图像是 28x28 像素，可以绘制一个 28x28 的矩形框。
绘制卷积层
绘制卷积层的矩形框，并标注卷积核的数量和大小。
如果使用了 padding，可以在输入层矩形框的周围添加填充的矩形框。
如果使用了 stride，可以在输入层矩形框的下方绘制 stride 的矩形框。
绘制卷积运算
在卷积层矩形框内部，绘制卷积运算的流程图，包括卷积核的滑动和卷积结果的计算。
绘制输出层
根据卷积运算的结果，绘制输出层的矩形框，并标注输出数据的形状。
添加注释和说明
在图形上添加注释，解释每个步骤的作用和流程。
保存和显示图形
使用 `plt.savefig（）` 保存图形为文件。
使用 `plt.show（）` 显示图形。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
创建一个空白画布
plt.figure（figsize=（10, 5））
绘制输入层
plt.subplot（1, 2, 1）
plt.title（'Input Layer'）
plt.imshow（mpimg.imread（'input_image.png'）, cmap='gray'）
plt.axis（'off'）
绘制卷积层
plt.subplot（1, 2, 2）
plt.title（'Convolutional Layer'）
plt.imshow（mpimg.imread（'conv_layer.png'）, cmap='gray'）
plt.axis（'off'）
添加注释和说明
plt.text（10, 10, 'Input Image', fontsize=12）
plt.text（10, 40, 'Convolutional Kernels', fontsize=12）
plt.text（10, 70, 'Output Image', fontsize=12）
保存和显示图形
plt.savefig（'conv_net_diagram.png'）
plt.show（）
```
在这个示例中，`input_image.png` 和 `conv_layer.png` 是预先准备好的图像文件，分别表示输入图像和卷积层的结构。你可以根据实际需要修改这些文件名，或者使用其他方法来绘制这些图像。