图像编程实例分析通常包括以下几个步骤：
引入库和工具
根据所使用的编程语言和库，引入必要的库和工具。例如，在Python中，可以使用Pillow库或OpenCV库来处理图像。
读取图像
使用相应的函数读取图像文件。例如，在Pillow中，可以使用`Image.open（）`函数；在OpenCV中，可以使用`cv2.imread（）`函数。
图像显示
使用库提供的函数显示图像。例如，在Pillow中，可以使用`plt.imshow（）`函数；在OpenCV中，可以使用`cv2.imshow（）`函数。
图像处理
对图像进行各种处理操作，如缩放、裁剪、旋转、灰度化、腐蚀、膨胀等。例如，使用Pillow的`resize（）`函数进行缩放，使用OpenCV的`cv2.erode（）`函数进行腐蚀。
保存图像
将处理后的图像保存到文件。例如，在Pillow中，可以使用`save（）`函数；在OpenCV中，可以使用`cv2.imwrite（）`函数。
代码示例
提供具体的代码示例，展示如何实现上述步骤。
```python
import cv2
1. 读取图像
image = cv2.imread（'example.jpg'）
2. 显示图像
cv2.imshow（'Original Image', image）
cv2.waitKey（0） 等待按键事件
cv2.destroyAllWindows（） 关闭所有窗口
3. 图像处理 - 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
4. 显示灰度图像
cv2.imshow（'Gray Image', gray_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
5. 图像处理 - 腐蚀操作
kernel = np.ones（（3, 3）, np.uint8）
erosion = cv2.erode（gray_image, kernel, iterations=1）
6. 显示腐蚀后的图像
cv2.imshow（'Erosion', erosion）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
7. 保存图像
cv2.imwrite（'erosion_result.jpg', erosion）
```
建议
选择合适的库：根据具体需求选择合适的图像处理库，如Pillow适合快速开发和简单的图像处理，OpenCV适合复杂的图像处理和计算机视觉任务。
掌握基本操作：熟悉库提供的图像处理函数，如缩放、裁剪、旋转、灰度化、腐蚀、膨胀等。
实践项目：通过实际项目来应用图像处理技术，加深理解并提高编程能力。
通过以上步骤和示例代码，可以有效地进行图像编程实例分析，并掌握图像处理的基本操作。