软件人像绘图编程可以通过以下步骤实现：
选择合适的库
OpenCV：用于人脸检测和绘制人脸轮廓。
dlib：用于提取面部标记。
DeepFaceDrawing：结合生成对抗网络（GAN）与多尺度鉴别方式，将简单草图转化为逼真的人脸图像。
人脸检测
使用OpenCV的`CascadeClassifier`加载预训练的人脸检测器，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，来检测图像中的人脸。
人脸轮廓绘制
遍历检测到的人脸，使用`cv2.rectangle`绘制矩形框，使用`cv2.Canny`提取人脸轮廓并显示结果。
面部标记提取
使用dlib的`get_frontal_face_detector`和`shape_predictor`提取面部标记，这些标记可以用于更精细的面部特征绘制。
高级绘图功能
利用贝塞尔曲线进行更复杂的形状绘制，如头发、眼睛、鼻子等，并通过鼠标移动来调整曲线。
图像处理与合成
将提取的面部特征与原始图像进行混合，调整色彩平衡和图像特性，实现“换脸”效果。
使用AI辅助
利用AI生成的草图作为基础，进行色彩和线条的修改，或使用AI直接生成人物画。
示例代码（使用OpenCV进行人脸检测和绘制）
```python
import cv2
加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（'haarcascade_frontalface_default.xml'）
加载图像
img = cv2.imread（'image.jpg'）
将图像转为灰度
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
使用人脸检测器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, 1.3, 5）
遍历检测到的人脸
for （x, y, w, h） in faces:
绘制人脸的矩形框
cv2.rectangle（img, （x, y）, （x+w, y+h）, （255, 0, 0）, 2）
绘制人脸轮廓
face_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
edges = cv2.Canny（face_roi, 100, 150）
cv2.imshow（'Face Edges', edges）
显示绘制结果
cv2.imshow（'Detected Faces', img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
建议
选择合适的库：根据具体需求选择合适的图像处理和AI库。
细节处理：对于复杂的面部特征，如眼睛、鼻子等，可以结合多种图像处理技术进行精细绘制。
用户体验：在绘制过程中，提供用户友好的界面和工具，以便用户可以轻松调整参数和查看结果。
通过以上步骤和示例代码，你可以实现基本的软件人像绘图编程。对于更高级的应用，可以考虑使用深度学习技术来生成更逼真的人脸图像。