使用编程处理图片的方法有很多种，以下是一些常用的方法：
使用图像处理库
Python：可以使用PIL（Python Imaging Library，现在称为Pillow）和OpenCV库。
Java：可以使用Java的javax.imageio库。
C++：可以使用OpenCV库。
这些库提供了丰富的图像处理功能，包括图像的读取、修改、保存等操作。
使用图像编辑软件的API
一些图像编辑软件（如Photoshop）提供了API，可以通过编程调用这些API来实现图片的处理。通过这些API，可以实现图片的裁剪、旋转、缩放、滤镜效果等操作。
使用图像处理算法
如果需要实现特定的图像处理效果，可以通过编程实现相应的算法。例如，可以使用边缘检测算法实现图片的边缘提取，使用图像分割算法实现图片的分割，使用图像识别算法实现图片的识别等。
使用机器学习和深度学习
利用机器学习和深度学习的技术，可以实现更加复杂和高级的图像处理任务。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）实现图像分类和识别，使用生成对抗网络（GAN）实现图像生成和修改等。
其他工具和方法
图形编辑软件：如Adobe Photoshop、GIMP、CorelDRAW等，这些软件提供了丰富的功能和工具，可以进行绘图、编辑、添加文本、调整颜色等操作，帮助你制作出精美的编程图片。
矢量图形软件：如Adobe Illustrator、Inkscape等，这些软件可以创建基于数学公式的图形，这些图形可以无损缩放，非常适合制作Logo、图标等编程相关的图片。
在线图像编辑器：如Canva、Pixlr等，这些在线图像编辑器提供了简单易用的界面和工具，可以帮助你快速制作出各种风格的编程图片。
示例代码
```python
from PIL import Image, ImageDraw
读取图片
image = Image.open（'example.jpg'）
print（image.size）
图片裁剪
cropped_image = image.crop（（100, 100, 300, 300））
cropped_image.show（）
图片缩放
width, height = image.size
new_width = width // 2
new_height = height // 2
resized_image = image.resize（（new_width, new_height））
resized_image.show（）
黑白转换
black_white_image = image.convert（'L'）
black_white_image.show（）
```
建议
选择合适的工具和库：根据具体需求选择合适的编程语言和图像处理库。
学习图像处理算法：了解并学习一些基本的图像处理算法，可以帮助你实现更复杂的图像处理效果。
实践项目：通过实际项目来应用所学的图像处理技术，可以更好地理解和掌握编程处理图片的方法。