将纸质照片编程可以通过以下几种方法实现：
使用图像处理库
Python：可以使用Pillow（PIL的更新版）或OpenCV等图像处理库。首先，需要安装这些库，然后通过读取图片得到其像素信息。接下来，根据获取的像素信息，可以将其转换成不同格式的代码，比如ASCII码，或是在HTML、CSS中嵌入图片的Base64编码。
其他编程语言：如Java可以使用Java Advanced Imaging （JAI）库，C++可以使用OpenCV库等。
使用图像转ASCII码工具
这些工具可以将图片转换成由字符组成的图像，这些字符对应着图片中不同灰度级别的区域。原理是读取图片像素的灰度值，然后根据灰度值映射到特定的字符上。
利用编程语言中的库函数进行转换
例如，在Python中，可以使用Pillow库读取图片并转换为灰度图，然后将图片分割成多个小区域，并计算每个小区域的平均灰度值，最后根据灰度值选择对应的ASCII字符来替代原始的像素点。
应用深度学习技术
可以使用训练好的深度学习模型来进行图像的剪切。具体步骤包括数据准备、模型训练和使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）搭建并训练模型。
使用专门的软件
Adobe Photoshop：可以通过编写自定义脚本来批量处理照片。
GIMP：支持编程插件和脚本。
Lightroom：使用Lightroom的软件开发工具包（SDK）编写插件。
将图片保存为HTML代码
可以通过一些在线工具或脚本来实现。例如，在Photoshop中导出为“存储为Web所用格式”，然后保存为HTML和图像格式，这样就可以得到对应的HTML代码。
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工具和编程语言。
学习图像处理库：如果选择使用编程语言进行图像处理，建议先学习相关的图像处理库和函数。
考虑效率：如果需要处理大量照片，可以考虑使用批量处理和自动化工具，如深度学习模型和脚本。
测试和优化：在实际操作中，不断测试和优化代码，确保处理效果和效率。