实现对图片编程的方法有多种，以下是一些常用的技术和工具：
使用图像处理库
Python：可以使用PIL（Python Imaging Library，也称为Pillow）或OpenCV库进行图像处理和编程。例如，使用PIL库可以打开、旋转、裁剪和保存图片，还可以绘制图形和文本。
Java：可以使用Java的javax.imageio库进行图像处理。
C++：可以使用OpenCV库进行图像处理。
使用图像编辑软件的API
Adobe Photoshop：可以通过编写脚本或插件来实现自动化处理和批量处理功能。
GIMP：支持通过插件和脚本进行图像的批量处理和自动化操作。
使用图像处理算法
可以通过编程实现特定的图像处理算法，例如边缘检测、图像分割和图像识别等。
使用机器学习和深度学习
可以利用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型进行图像分类、识别和生成等任务。
使用可视化编程工具
Scratch：适合初学者，可以通过拖拽图像块来编写程序，处理图像和识别图像中的特定物体。
示例代码（Python + PIL）
```python
from PIL import Image, ImageDraw
打开图片
image = Image.open（"example.jpg"）
获取图片的宽度和高度
width, height = image.size
打印图片的尺寸信息
print（"图片宽度： ", width）
print（"图片高度： ", height）
将图片旋转90度
rotated_image = image.rotate（90）
保存旋转后的图片
rotated_image.save（"rotated_example.jpg"）
创建一个新的彩色图片
new_image = Image.new（"RGB", （width, height）, "red"）
在新图片上绘制一条蓝色的直线
from PIL import ImageDraw
draw = ImageDraw.Draw（new_image）
draw.line（（0, 0, width, height）, fill="blue", width=3）
保存新图片
new_image.save（"drawn_example.jpg"）
```
建议
选择合适的工具：根据具体需求和编程经验选择合适的图像处理和编程工具。
学习资源：利用在线教程和社区资源深入学习所选工具的使用方法和技巧。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断巩固和提高编程能力。