学习编程图像可以从以下几个方面入手：
数学基础
图像处理涉及大量的数学知识，包括微积分、线性代数、概率统计和数值分析等。这些基础知识对于理解图像处理算法和计算机视觉技术至关重要。
编程语言
C：适合应用层开发，特别是与Windows平台相关的图像处理应用。
C++：适合底层硬件相关的图像处理，也适用于智能手机应用开发。
Python：常用的图像处理库如OpenCV、PIL和Matplotlib，使得Python成为图像编程的热门选择。
图像处理基础知识
学习图像的表示方式、颜色模型、像素、分辨率、色彩空间等基本概念。
掌握图像的读取、显示和保存等基本操作。
图像处理算法
学习常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。这些算法可以对图像进行修复、改善和分析。
计算机视觉
学习图像分析和理解的相关技术，如特征提取、目标检测、图像识别等。通过计算机视觉技术，可以实现识别人脸、车辆、物体等，并进行图像内容的理解和分析。
图像生成与渲染
学习图像生成和渲染的相关技术，如图形学、光线追踪、渲染引擎等。这些技术可以帮助你实现三维场景的建模和渲染，生成逼真的图像和动画。
图像处理工具和库
学习使用常见的图像处理工具和库，如OpenCV、PIL、Matplotlib等。这些工具和库可以大大提高图像处理的开发效率。
实践项目
通过实践项目来巩固所学知识。可以选择一些简单的项目，如图像的滤镜效果、颜色识别、边缘检测等，通过实践来提高自己的编程能力。
学习资源
阅读相关书籍，如《图像处理、分析与机器视觉》等。
参加在线课程或教程，学习图像编程的各个方面。
加入社区和论坛，与其他图像编程爱好者交流学习心得和解决问题。
持续学习和实践
图像编程是一个不断发展的领域，需要持续学习和实践。通过不断挑战自己，可以不断提高自己的编程水平和解决问题的能力。
通过以上步骤，你可以逐步掌握编程图像所需的知识和技能，并在实际项目中应用它们。