要实现电脑扫图自动编程，你可以使用以下几种方法和工具：
使用OCR软件将图像中的文本转换为可编辑文本
Adobe Photoshop：功能强大的图像编辑软件，可以扫描图像并进行各种编辑、修复和处理。
GIMP：免费的图像编辑软件，功能和Photoshop类似，支持扫描图像并进行编辑、修复和处理。
ABBYY FineReader：强大的OCR软件，可以将扫描的图像转换为可编辑的文本和表格，非常适合从纸质文档中提取编程代码。
Tesseract OCR：开源的OCR引擎，可以将图像中的文本转换为电子文本，方便进行进一步的编程处理。
使用计算机视觉库进行图像识别和特征提取
OpenCV：开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于图像识别、特征提取、目标检测等任务。支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。
PyTorch：流行的机器学习框架，支持图像识别和计算机视觉任务，使用动态图的方式进行模型构建，适合快速原型设计和实验。
MATLAB：专业的数值计算和数据可视化软件，支持图像处理和计算机视觉任务，提供了丰富的图像处理函数和工具箱。
使用在线代码生成平台
Snipplr：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，根据图像进行代码搜索和自动生成。
DeepCode：使用深度学习技术进行图像到代码转换的软件，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：从代码到图像的转换工具，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：由微软研究团队开发的工具，可以将手绘的界面设计转换为HTML代码。
使用扫描枪和数据处理
扫描枪：类似于键盘输入，可以将扫描到的数据进行处理，在程序里进行判断和执行相应的程序。
建议
选择合适的工具：根据你的具体需求和技能水平选择合适的OCR软件和计算机视觉库。如果你需要从纸质文档中提取编程代码，ABBYY FineReader和Tesseract OCR是很好的选择。如果你需要更高级的图像识别和代码生成，可以考虑使用OpenCV、PyTorch或MATLAB。
学习和实践：掌握一些基本的图像处理和编程知识，这将有助于你更好地使用这些工具进行扫图编程。
尝试不同的方法：不同的软件和工具可能适用于不同的场景，尝试使用多种方法，找到最适合你的工作流程的工具。