拍图纸自动编程可以通过以下几种方法实现：
基于图像识别技术的工具
Snipplr：这是一个在线代码段共享平台，用户可以上传自己的代码片段并将其与社区分享。通过搜索、筛选和编辑功能，用户可以根据图像进行代码搜索和自动生成。
Pix2Code：这是一种基于机器学习的模型，可以将设计图转换为HTML、CSS和Swift代码。用户只需要将设计图上传到该软件，它就会根据图像内容生成相应的代码。
DeepCode：这是一个使用深度学习技术进行图像到代码转换的软件。通过将设计图上传到系统中，DeepCode能够通过学习大量示例代码并分析图像的相关特征，生成相应的代码。
Code2Pix：与Pix2Code相反，这个软件是从代码到图像的转换。它可以将代码片段转化为设计图，帮助开发者更直观地理解和修改代码。
Sketch2Code：这是一个由微软研究团队开发的工具，它可以将手绘的界面设计转换为HTML代码。使用者只需将手绘设计拍照上传，Sketch2Code就能自动生成相应的代码和布局。
Snip2Code：Snip2Code是一个在线平台，允许用户将图像中的代码片段转化为可执行的代码。用户可以通过拍照或上传图像，Snip2Code通过图像识别和自动编程算法将图像中的代码提取，并生成相应的代码片段。
基于CAD和CAM软件的自动编程
CAD模型生成：首先，使用CAD软件根据工件的图纸和几何描述绘制出工件的三维模型。这个模型包括工件的几何形状、尺寸、表面特征等信息。
CAM软件处理：将CAD模型输入CAM软件中进行处理。CAM软件会根据工件的几何描述和加工要求，自动计算出机床运动轨迹、切削刀具的路径、进给速度、主轴转速等信息，并将这些信息转化为机床可以识别的数控程序。
数控程序生成：CAM软件生成的数控程序一般以G代码形式存在。G代码是机床运动的控制语言，通过一系列的指令来控制数控机床的动作。数控程序包括刀具的选择、切削路径的定义、进给速度、主轴转速等信息。
发送给数控机床：生成的数控程序可以通过各种方式发送给数控机床，如通过USB、以太网等方式传输。数控机床通过解析数控程序，按照其中的指令进行加工操作，完成工件的加工过程。
使用开源工具和API
OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和分析的函数和工具。你可以使用OpenCV来处理照片，并从中提取特征，然后将这些特征转换为编程代码。
Google Cloud Vision API：Google Cloud Vision API是一个功能强大的图像识别服务，它可以识别图像中的对象、场景和文字等。你可以使用它来识别照片中的编程代码，并将其转换为可执行的代码。
Tesseract OCR：Tesseract OCR是一个开源的光学字符识别引擎，它可以将图像中的文字转换为可编辑的文本。你可以使用Tesseract OCR来识别照片中的编程代码，并将其转换为文本格式。
建议
选择合适的工具：根据你的具体需求和编程经验，选择最适合你的工具。如果你需要将设计图转换为代码，Pix2Code和DeepCode是不错的选择。如果你需要从照片中提取代码，Google Cloud Vision API和Tesseract OCR可能更适合。
学习和实践：自动编程需要一定的编程基础和对图像识别技术的理解。建议先学习相关的编程语言和工具，然后通过实践来提高自己的技能。
注意版权和安全性：在使用在线工具和API时，注意保护自己的隐私和数据安全。