编程图形化图片可以通过以下几种方法实现：
使用图形编辑软件
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。
使用矢量图形软件
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。
使用在线图像编辑器
Canva、 Pixlr等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。
使用编程语言绘图库
Python有 PIL （Python Imaging Library）和 Matplotlib库，可以通过编写代码实现绘图和编辑图片的功能。
使用流程图工具
Visio、 Lucidchart等，流程图是一种用于展示算法或程序执行过程的图形化工具，可以使用矩形框表示各个步骤，使用箭头表示流程的方向。
使用UML类图工具
Enterprise Architect、 Visual Paradigm等，UML类图是一种用于展示面向对象程序设计中的类和类之间关系的图形化工具，可以使用矩形框表示类，使用箭头表示类之间的关系。
使用时序图工具
Enterprise Architect、 Visual Paradigm等，时序图是一种用于展示程序中对象之间交互过程的图形化工具，可以使用竖直的虚线表示时间轴，使用实线和箭头表示对象之间的消息传递。
使用ER图工具
PowerDesigner、 ER/Studio等，ER图是一种用于展示关系数据库中实体和实体之间关系的图形化工具，可以使用矩形框表示实体，使用菱形框表示关系，使用箭头表示关系的方向。
使用图像处理库
OpenCV、 PIL （Python Imaging Library）、 Java的javax.imageio等，这些库提供了丰富的函数和方法，可以实现图像的读取、修改、保存等操作。
使用图像编辑软件的API
Photoshop等软件提供了API，可以通过编程调用这些API来实现图片的处理，如裁剪、旋转、缩放、滤镜效果等。
使用图像处理算法
边缘检测算法、 图像分割算法、 图像识别算法等，通过编程实现相应的算法，可以实现特定的图像处理效果。
使用机器学习和深度学习
卷积神经网络（CNN）、 生成对抗网络（GAN）等，可以实现更加复杂和高级的图像处理任务，如图像分类和识别、图像生成和修改。
选择哪种方法取决于你的具体需求、技能水平以及想要制作的图片类型。对于简单的编程图片，可以使用在线编辑器或编程语言的绘图库；对于复杂的流程图或UML图，则可能需要使用专业的建模工具。