编程分析图片素材可以通过以下步骤实现：
收集图片素材
确定生成图片的主题和风格。
可以通过爬虫技术从网页或数据库中收集图片素材。
设计算法
根据图片特点编写算法，如图像分割、色彩处理、特征提取等。
可以使用图像处理库（如OpenCV、PIL、Java的javax.imageio等）来简化开发过程。
编写代码
使用编程语言（如Python、R、JavaScript等）和相应的库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly、ggplot2、D3.js等）实现算法。
例如，使用Python的Matplotlib库可以生成高质量的静态、动画和交互式图表。
测试调试
对生成的图片进行测试，调整参数优化效果。
可以使用图像编辑软件的API（如Photoshop的API）进行进一步的编辑和优化。
优化与迭代
理解图像处理的基础知识，如色彩空间、图像滤波等。
根据需求选择合适的编程语言和库，并不断学习优化算法和效果。
推荐的工具和库
Python：
Matplotlib：适用于生成各种基本图形，如折线图、柱状图、散点图等，具有高度灵活性。
Seaborn：基于Matplotlib，提供高级接口和美观的默认样式，适合快速生成美观的图表。
Pillow：Python Imaging Library，简单易用的图像处理库。
OpenCV：强大的计算机视觉库，适用于图像和视频处理。
R：
ggplot2：用于创建高级统计图形，功能强大且灵活。
JavaScript：
D3.js：用于数据可视化，可以创建各种动态交互图表。
图像编辑软件API：
Photoshop API：可以通过编程调用实现图片的裁剪、旋转、缩放、滤镜效果等操作。
示例代码（Python）
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成数据
x = np.linspace（0, 10, 100）
y = np.sin（x）
绘制折线图
plt.plot（x, y）
plt.xlabel（'Time'）
plt.ylabel（'Sales'）
plt.title（'Monthly Sales Data'）
plt.show（）
```
通过上述步骤和工具，你可以编程分析图片素材，并根据需求生成各种类型的图表和图像。