注册 登录
发贴工具
自动发帖软件»群发软件 › 群发软件公告教程 › AIWORK源码分享 › AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景
返回列表 发帖
查看: 26|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[24小时收录超级好的网站] AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景

[复制链接]

2406

主题

2454

帖子

1万

积分

积分
14640
跳转到指定楼层
楼主
发帖软件 发表于 昨天 07:11 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景
AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景 群发软件发帖工具

AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景 群发软件发帖工具

AIWROK软件图像二值化的各种方法和应用场景 群发软件发帖工具

  1. //🍎交流 QQ 群 711841924 群一，苹果内测群，528816639
  2. //适用本文档ES5系统安卓 JavaScript引擎Rhino

  4. /**
  5. * 图片二值化示例(简化版)
  6. * 功能说明：展示在AIWROK软件中使用OpenCV进行图像二值化的各种方法和应用场景
  7. * 二值化原理：将图像转换为只有黑和白两种颜色的过程，常用于图像预处理、特征提取等
  8. */

  10. /**
  11. * 基本二值化示例
  12. * @param {number} lowThreshold 低阈值，低于此值的像素转为黑色
  13. * @param {number} highThreshold 高阈值，高于此值的像素转为白色
  14. * @returns {Object} 包含二值化结果的对象
  15. */
  16. function basicThresholdDemo(lowThreshold, highThreshold) {
  17.     printl("执行基本二值化示例...");
  18.    
  19.     // 设置默认阈值
  20.     lowThreshold = lowThreshold || 50;
  21.     highThreshold = highThreshold || 150;
  22.    
  23.     // 获取屏幕尺寸
  24.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  25.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  26.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  27.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  28.    
  29.     // 截图并获取Mat对象
  30.     var screenshot = screen.screenShotFull();
  31.     var mat = screenshot.getMat();
  32.    
  33.     if (!mat) {
  34.         return { error: true, message: "无法获取图像Mat对象" };
  35.     }
  36.    
  37.     printl("原图大小: " + screenshot.getWidth() + "x" + screenshot.getHeight());
  38.     printl("使用阈值: " + lowThreshold + " - " + highThreshold);
  39.    
  40.     // 执行二值化操作
  41.     opencv.threshold(mat, lowThreshold, highThreshold);
  42.    
  43.     // 输出结果信息
  44.     printl("二值化后Mat信息:");
  45.     printl(mat);
  46.    
  47.     printl("基本二值化完成");
  48.    
  49.     return {
  50.         error: false,
  51.         mat: mat,
  52.         message: "基本二值化成功"
  53.     };
  54. }

  56. /**
  57. * 区域二值化示例
  58. * @param {number} x 区域起始x坐标
  59. * @param {number} y 区域起始y坐标
  60. * @param {number} width 区域宽度
  61. * @param {number} height 区域高度
  62. * @param {number} threshold 二值化阈值
  63. * @returns {Object} 包含二值化结果的对象
  64. */
  65. function regionThresholdDemo(x, y, width, height, threshold) {
  66.     printl("执行区域二值化示例...");
  67.    
  68.     // 获取屏幕尺寸
  69.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  70.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  71.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  72.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  73.    
  74.     // 默认值设置
  75.     x = x || 0;
  76.     y = y || 0;
  77.     width = width || Math.floor(screenWidth / 2);
  78.     height = height || Math.floor(screenHeight / 2);
  79.     threshold = threshold || 100;
  80.    
  81.     // 确保区域参数在有效范围内
  82.     x = Math.max(0, x);
  83.     y = Math.max(0, y);
  84.     width = Math.min(screenWidth - x, width);
  85.     height = Math.min(screenHeight - y, height);
  86.    
  87.     printl("区域大小: " + width + "x" + height);
  88.     printl("区域位置: (" + x + ", " + y + ")");
  89.     printl("使用阈值: " + threshold);
  90.    
  91.     // 截图
  92.     var fullScreenshot = screen.screenShotFull();
  93.     var fullMat = fullScreenshot.getMat();
  94.    
  95.     if (!fullMat) {
  96.         return { error: true, message: "无法获取图像Mat对象" };
  97.     }
  98.    
  99.     // 使用submat方法提取区域而不是extractRegion
  100.     var mat = fullMat.submat(y, y + height, x, x + width);
  101.    
  102.     if (!mat) {
  103.         return { error: true, message: "无法获取区域图像Mat对象" };
  104.     }
  105.    
  106.     // 输出提取的区域信息
  107.     printl("提取区域后Mat信息:");
  108.     printl(mat);
  109.    
  110.     // 执行二值化操作
  111.     opencv.threshold(mat, threshold, 255);
  112.    
  113.     // 输出二值化后的结果
  114.     printl("区域二值化后Mat信息:");
  115.     printl(mat);
  116.    
  117.     printl("区域二值化完成");
  118.    
  119.     return {
  120.         error: false,
  121.         mat: mat,
  122.         message: "区域二值化成功"
  123.     };
  124. }

  126. /**
  127. * 多阈值对比二值化示例
  128. * 展示不同阈值对二值化结果的影响
  129. */
  130. function multiThresholdComparison() {
  131.     printl("执行多阈值对比二值化示例...");
  132.    
  133.     // 获取屏幕尺寸
  134.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  135.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  136.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  137.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  138.    
  139.     // 截图并获取原始Mat对象
  140.     var screenshot = screen.screenShotFull();
  141.     var originalMat = screenshot.getMat();
  142.    
  143.     if (!originalMat) {
  144.         printl("无法获取图像Mat对象");
  145.         return false;
  146.     }
  147.    
  148.     // 定义要测试的阈值组合
  149.     var thresholdSets = [
  150.         { low: 30, high: 100, name: "低阈值" },
  151.         { low: 80, high: 180, name: "中等阈值" },
  152.         { low: 120, high: 220, name: "高阈值" }
  153.     ];
  154.    
  155.     // 对每个阈值组合执行二值化
  156.     for (var i = 0; i < thresholdSets.length; i++) {
  157.         var set = thresholdSets[i];
  158.         printl("\n测试" + set.name + ": 低=" + set.low + ", 高=" + set.high);
  159.         
  160.         // 创建原始图像的副本以避免修改原图
  161.         var matCopy = originalMat.clone();
  162.         
  163.         // 执行二值化
  164.         opencv.threshold(matCopy, set.low, set.high);
  165.         
  166.         // 输出结果信息
  167.         printl(set.name + "二值化后Mat信息:");
  168.         printl(matCopy);
  169.         
  170.         // 可以在这里将结果保存或显示
  171.         printl(set.name + "二值化完成");
  172.     }
  173.    
  174.     printl("\n多阈值对比完成");
  175.     return true;
  176. }

  178. /**
  179. * 灰度转换后二值化示例
  180. * 先将图像转为灰度，再进行二值化处理
  181. */
  182. function grayThenThresholdDemo() {
  183.     printl("执行灰度转换后二值化示例...");
  184.    
  185.     // 获取屏幕尺寸
  186.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  187.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  188.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  189.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  190.    
  191.     // 截图
  192.     var screenshot = screen.screenShotFull();
  193.     var mat = screenshot.getMat();
  194.    
  195.     if (!mat) {
  196.         return { error: true, message: "无法获取图像Mat对象" };
  197.     }
  198.    
  199.     // 先转换为灰度图
  200.     printl("转换为灰度图...");
  201.     opencv.toGray(mat);
  202.    
  203.     // 输出灰度图信息
  204.     printl("灰度图Mat信息:");
  205.     printl(mat);
  206.    
  207.     // 再进行二值化
  208.     printl("执行二值化...");
  209.     opencv.threshold(mat, 80, 200);
  210.    
  211.     // 输出二值化后的结果
  212.     printl("灰度后二值化Mat信息:");
  213.     printl(mat);
  214.    
  215.     printl("灰度后二值化完成");
  216.    
  217.     return {
  218.         error: false,
  219.         mat: mat,
  220.         message: "灰度转换后二值化成功"
  221.     };
  222. }

  224. /**
  225. * 应用场景示例：二值化后进行轮廓检测
  226. * @param {number} threshold 二值化阈值
  227. */
  228. function thresholdForContourDetection(threshold) {
  229.     printl("执行二值化后轮廓检测示例...");
  230.    
  231.     threshold = threshold || 100;
  232.    
  233.     // 获取屏幕尺寸
  234.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  235.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  236.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  237.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  238.    
  239.     // 截图并转换为灰度
  240.     var screenshot = screen.screenShotFull();
  241.     var mat = screenshot.getMat();
  242.    
  243.     if (!mat) {
  244.         printl("无法获取图像Mat对象");
  245.         return false;
  246.     }
  247.    
  248.     // 转换为灰度图
  249.     opencv.toGray(mat);
  250.    
  251.     // 输出灰度图信息
  252.     printl("灰度图Mat信息:");
  253.     printl(mat);
  254.    
  255.     // 二值化
  256.     opencv.threshold(mat, threshold, 255);
  257.    
  258.     // 输出二值化后的结果
  259.     printl("二值化后Mat信息:");
  260.     printl(mat);
  261.    
  262.     // 进行轮廓检测
  263.     printl("进行轮廓检测...");
  264.     var contours = opencv.getContours(mat);
  265.    
  266.     if (contours && contours.length > 0) {
  267.         printl("找到 " + contours.length + " 个轮廓");
  268.         
  269.         // 可以在这里对轮廓进行进一步处理
  270.         for (var i = 0; i < Math.min(5, contours.length); i++) { // 只显示前5个轮廓信息
  271.             var contour = contours[i];
  272.             printl("轮廓 " + (i+1) + ": 位置(" + contour.x + "," + contour.y + "), 大小 " + contour.width + "x" + contour.height);
  273.         }
  274.     } else {
  275.         printl("未找到轮廓");
  276.     }
  277.    
  278.     printl("轮廓检测示例完成");
  279.     return true;
  280. }

  282. /**
  283. * 应用场景示例：二值化后进行OCR识别
  284. * 对文字区域进行二值化以提高OCR识别率
  285. * @param {number} x 文字区域x坐标
  286. * @param {number} y 文字区域y坐标
  287. * @param {number} width 文字区域宽度
  288. * @param {number} height 文字区域高度
  289. */
  290. function thresholdForOCRDemo(x, y, width, height) {
  291.     printl("执行二值化后OCR识别示例...");
  292.    
  293.     // 获取屏幕尺寸
  294.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  295.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  296.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  297.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  298.    
  299.     // 默认值设置 - 使用屏幕中心区域
  300.     x = x || Math.floor(screenWidth / 4);
  301.     y = y || Math.floor(screenHeight / 4);
  302.     width = width || Math.floor(screenWidth / 2);
  303.     height = height || Math.floor(screenHeight / 4);
  304.    
  305.     // 确保区域参数在有效范围内
  306.     x = Math.max(0, x);
  307.     y = Math.max(0, y);
  308.     width = Math.min(screenWidth - x, width);
  309.     height = Math.min(screenHeight - y, height);
  310.    
  311.     printl("文字区域: (" + x + "," + y + ") " + width + "x" + height);
  312.    
  313.     // 截图
  314.     var fullScreenshot = screen.screenShotFull();
  315.     var fullMat = fullScreenshot.getMat();
  316.    
  317.     if (!fullMat) {
  318.         printl("无法获取图像Mat对象");
  319.         return false;
  320.     }
  321.    
  322.     // 使用submat方法提取区域
  323.     var mat = fullMat.submat(y, y + height, x, x + width);
  324.    
  325.     if (!mat) {
  326.         printl("无法获取文字区域图像");
  327.         return false;
  328.     }
  329.    
  330.     printl("提取的文字区域Mat信息:");
  331.     printl(mat);
  332.    
  333.     printl("文字区域: (" + x + "," + y + ") " + width + "x" + height);
  334.    
  335.     // 预处理：转换为灰度
  336.     opencv.toGray(mat);
  337.    
  338.     // 输出灰度图信息
  339.     printl("文字区域灰度图信息:");
  340.     printl(mat);
  341.    
  342.     // 二值化 - 文字识别通常需要较高的阈值来突出文字
  343.     opencv.threshold(mat, 100, 200);
  344.    
  345.     // 输出二值化后的结果
  346.     printl("文字区域二值化后Mat信息:");
  347.     printl(mat);
  348.    
  349.     printl("二值化预处理完成，准备OCR识别");
  350.    
  351.     // 注意：实际使用中，这里应该调用AIWROK的OCR功能
  352.     printl("提示：在实际应用中，这里应调用ocr.recognize()或其他OCR方法");
  353.    
  354.     return true;
  355. }

  357. /**
  358. * 自适应阈值二值化模拟
  359. * 模拟自适应阈值的效果，通过对图像不同区域使用不同阈值
  360. * @param {number} blockSize 块大小
  361. */
  362. function adaptiveThresholdSimulation(blockSize) {
  363.     printl("执行自适应阈值二值化模拟...");
  364.    
  365.     blockSize = blockSize || 4; // 将图像分成blockSize x blockSize块
  366.    
  367.     // 获取屏幕尺寸
  368.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  369.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  370.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  371.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  372.    
  373.     var screenshot = screen.screenShotFull();
  374.     var mat = screenshot.getMat();
  375.    
  376.     if (!mat) {
  377.         printl("无法获取图像Mat对象");
  378.         return false;
  379.     }
  380.    
  381.     var imgWidth = screenshot.getWidth();
  382.     var imgHeight = screenshot.getHeight();
  383.    
  384.     // 计算每个块的大小
  385.     var blockW = Math.floor(imgWidth / blockSize);
  386.     var blockH = Math.floor(imgHeight / blockSize);
  387.    
  388.     printl("图像分割为 " + blockSize + "x" + blockSize + " 块，每块大小约 " + blockW + "x" + blockH);
  389.    
  390.     // 转换为灰度图
  391.     opencv.toGray(mat);
  392.    
  393.     // 输出灰度图信息
  394.     printl("整体灰度图信息:");
  395.     printl(mat);
  396.    
  397.     // 对每个块使用不同的阈值（这里使用简单的随机阈值模拟自适应效果）
  398.     for (var i = 0; i < blockSize; i++) {
  399.         for (var j = 0; j < blockSize; j++) {
  400.             // 计算块的坐标
  401.             var blockX = i * blockW;
  402.             var blockY = j * blockH;
  403.             var currentBlockW = (i === blockSize - 1) ? imgWidth - blockX : blockW;
  404.             var currentBlockH = (j === blockSize - 1) ? imgHeight - blockY : blockH;
  405.             
  406.             // 确保区域参数有效
  407.             currentBlockW = Math.min(currentBlockW, imgWidth - blockX);
  408.             currentBlockH = Math.min(currentBlockH, imgHeight - blockY);
  409.             
  410.             // 为每个块生成一个随机阈值（在一定范围内）
  411.             var blockThreshold = 80 + Math.floor(Math.random() * 60);
  412.             
  413.             // 使用submat方法提取区域
  414.             if (blockY + currentBlockH <= imgHeight && blockX + currentBlockW <= imgWidth) {
  415.                 var blockMat = mat.submat(blockY, blockY + currentBlockH, blockX, blockX + currentBlockW);
  416.                
  417.                 // 输出块信息
  418.                 printl("处理块(" + i + "," + j + ")，坐标:(" + blockX + "," + blockY + ")，大小:" + currentBlockW + "x" + currentBlockH);
  419.                
  420.                 // 对块进行二值化
  421.                 opencv.threshold(blockMat, blockThreshold, 200);
  422.                
  423.                 // 输出块二值化后的结果
  424.                 printl("块(" + i + "," + j + ")二值化后:");
  425.                 printl(blockMat);
  426.             }
  427.         }
  428.     }
  429.    
  430.     printl("自适应阈值模拟完成，最终Mat信息:");
  431.     printl(mat);
  432.    
  433.     return true;
  434. }

  436. /**
  437. * 主函数：运行所有二值化示例
  438. */
  439. function runAllThresholdDemos() {
  440.     printl("==================================================");
  441.     printl("                图片二值化示例集");
  442.     printl("==================================================\n");
  443.    
  444.     // 检查环境
  445.     if (typeof opencv === 'undefined') {
  446.         printl("错误: 未找到OpenCV模块，请确保在AIWROK环境中运行");
  447.         return;
  448.     }
  449.    
  450.     // 获取屏幕尺寸
  451.     var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  452.                      screen.getScreenWidth() : 1080;
  453.     var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  454.                       screen.getScreenHeight() : 1920;
  455.    
  456.     printl("当前屏幕尺寸: " + screenWidth + "x" + screenHeight);
  457.    
  458.     // 1. 基本二值化示例
  459.     printl("1. 基本二值化示例");
  460.     basicThresholdDemo(50, 150);
  461.     printl("----------------------------------------\n");
  462.    
  463.     // 2. 区域二值化示例
  464.     printl("2. 区域二值化示例");
  465.     // 使用屏幕中心的一个区域
  466.     var regionX = Math.floor(screenWidth / 4);
  467.     var regionY = Math.floor(screenHeight / 4);
  468.     var regionWidth = Math.floor(screenWidth / 2);
  469.     var regionHeight = Math.floor(screenHeight / 3);
  470.     regionThresholdDemo(regionX, regionY, regionWidth, regionHeight, 100);
  471.     printl("----------------------------------------\n");
  472.    
  473.     safeSleep(1000); // 添加延迟，避免连续操作过快
  474.    
  475.     // 3. 多阈值对比
  476.     printl("3. 多阈值对比示例");
  477.     multiThresholdComparison();
  478.     printl("----------------------------------------\n");
  479.    
  480.     // 4. 灰度后二值化
  481.     printl("4. 灰度转换后二值化示例");
  482.     grayThenThresholdDemo();
  483.     printl("----------------------------------------\n");
  484.    
  485.     safeSleep(1000); // 添加延迟
  486.    
  487.     // 5. 二值化后轮廓检测
  488.     printl("5. 二值化后轮廓检测示例");
  489.     thresholdForContourDetection(100);
  490.     printl("----------------------------------------\n");
  491.    
  492.     safeSleep(1000); // 添加延迟
  493.    
  494.     // 6. 二值化后OCR示例
  495.     printl("6. 二值化后OCR识别示例");
  496.     thresholdForOCRDemo(Math.floor(screenWidth / 4), Math.floor(screenHeight / 3), Math.floor(screenWidth / 2), Math.floor(screenHeight / 4));
  497.     printl("----------------------------------------\n");
  498.    
  499.     safeSleep(1000); // 添加延迟
  500.    
  501.     // 7. 自适应阈值模拟
  502.     printl("7. 自适应阈值二值化模拟");
  503.     adaptiveThresholdSimulation(4);
  504.     printl("----------------------------------------\n");
  505.    
  506.     printl("所有二值化示例执行完成！");
  507. }

  509. /**
  510. * 工具函数：安全延迟
  511. * @param {number} ms 延迟毫秒数
  512. */
  513. function safeSleep(ms) {
  514.     if (typeof sleep !== 'undefined' && sleep.millisecond) {
  515.         sleep.millisecond(ms);
  516.     } else if (typeof java !== 'undefined') {
  517.         java.lang.Thread.sleep(ms);
  518.     }
  519. }

  521. /**
  522. * 二值化工具类 - 提供便捷的二值化方法
  523. */
  524. var ThresholdUtils = {
  525.     /**
  526.      * 快速二值化图像
  527.      * @param {Object} options 配置选项
  528.      * @returns {Object} 二值化结果
  529.      */
  530.     quickThreshold: function(options) {
  531.         options = options || {};
  532.         
  533.         // 获取屏幕尺寸
  534.         var screenWidth = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenWidth === 'function' ?
  535.                          screen.getScreenWidth() : 1080;
  536.         var screenHeight = typeof screen !== 'undefined' && typeof screen.getScreenHeight === 'function' ?
  537.                           screen.getScreenHeight() : 1920;
  538.         
  539.         var screenshot = options.image || screen.screenShotFull();
  540.         var mat = screenshot.getMat();
  541.         
  542.         if (options.toGray !== false) {
  543.             opencv.toGray(mat);
  544.         }
  545.         
  546.         opencv.threshold(
  547.             mat,
  548.             options.lowThreshold || 80,
  549.             options.highThreshold || 200
  550.         );
  551.         
  552.         // 输出结果信息
  553.         printl("快速二值化结果:");
  554.         printl(mat);
  555.         
  556.         return {
  557.             success: true,
  558.             mat: mat
  559.         };
  560.     },
  561.    
  562.     /**
  563.      * 处理文字图像的二值化参数
  564.      * @returns {Object} 适合文字的二值化参数
  565.      */
  566.     getTextThresholdParams: function() {
  567.         return {
  568.             lowThreshold: 100,
  569.             highThreshold: 220,
  570.             toGray: true
  571.         };
  572.     },
  573.    
  574.     /**
  575.      * 处理图像边缘的二值化参数
  576.      * @returns {Object} 适合边缘检测的二值化参数
  577.      */
  578.     getEdgeThresholdParams: function() {
  579.         return {
  580.             lowThreshold: 50,
  581.             highThreshold: 150,
  582.             toGray: true
  583.         };
  584.     }
  585. };

  587. // 执行所有二值化示例
  588. runAllThresholdDemos();
复制代码



AIWROK, AIWROK软件
楼主新帖
楼主热帖
untoAIWROK软件找图区分页面变化和卡死状态next用在AIWORK软件代码中的实用符号分类整理2

相关帖子
回复

使用道具 举报

返回列表 发帖
高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

相关导读了
    采集亚马逊正版群发工具有没有？
    Apr.20旅行X心语今天来说说YYPOST新功能的一个灵活用法，采集亚马逊商品信息，并且获得排名的软件，亚马逊现在越来越多客户做，淘宝的水是越来越清了，以前做电商的客户，现在都转战到外国，最赚钱的要数一些客户往亚马逊里堆了吧，拿我这个YYPOST的客户，最多的是采集，分析排名，刷价格，刷数量，改价，刷访问量等等技术
    企业发展B2B网站有什么东东软件可以发呢
    标题企业发展网B2B软件，现在虽然B2B网站收录不错，可愁的是心急的人们，他们太想一口吃撑胖子了，发帖宣传虽然不能像佛系那样淡定，但也不能像跑火车那般急躁对待，自己内容不收录，完全是自己操作内容问题，可以参考一下别人的内容是怎么弄的，然后自己要试着转变，而且收录这个内容，常常会变化的，不是一种规则就吃到老
    搜房天下房聊软件哪一个好呢
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-22 16:15 编辑 2搜房天下群发房聊信息软件，开始本来打算做58同城的，但发一个就要一次点触验证码，这就让人没有感觉到存在的价值了吧，都是卖二手房和新房的搜房天下倒是可以发即时聊天信息，也没有发现他这个网站有啥子限制，登陆一个搜房天下账号，然后采集回来分类列表的网址，然后就一
    大家坛有没有好用的群发工具下载呢
    当你的笑容给我礼貌的招呼，大家坛全自动发帖软件，宣传推广是一场持久战，总是有一些人把软件用了一天，或是几个小时，就觉得自己付出太多了，那加进来的粉丝，或是流量，应该是和宣传多少成正比的，其实没有这么便宜的事，就像很多阅读量超过一百万的视频，或是电影，真正会在屏幕打赏的人不会超过三千，真正大额打赏给主
    群发正版软件中国塑料网
    中国塑料网群发软件YYPOST脚本下载地址，这个网站会有一个很奇怪的问题就是你在首页登陆无半个验证码，但在登陆网址登陆就会有一个验证码，所以我们灵活一些，在首页登陆就不用输入验证码了哈。网站秒收录比较高，但发的都是五金和建筑行业，先前有很多人都是发土建工程的大公司操作的，现在这个网站专为那个行业诞生的吧。
    OpenStreetMap网站正版2019年发帖工具下载
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-21 11:13 编辑 OpenStreetMap网站全自动群发，OpenStreetMapOpenStreetMap（简称OSM，中文是公开地图）是一个网上地图协作计划，目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。有的人编辑地图然后等收录，有的人发日志等收录，我们这里也是利用地图日志做为宣传的目标，简单的脚本理
    搜房天下全自动收短信全自动识别验证码注册账号软件
    房天下自动注册机，这个脚本是前几天发房聊的脚本廷伸品种，这个脚本能做到自动注册账号，自动保存账号，自动发房聊的效果，不过今天我们主要说一说怎么注册账号写脚本吧，这个搜房天天下的账号，可以发提问，可以发房聊，发论坛，发博客，还有发个人中心页都是有秒收的效果的，这样就省去了去买号，去乱花钱的效果了吧，而
    企业邮箱安卓端有什么APP软件可以发的呢
    请输入标题企业邮箱安卓发发送邮箱脚本，这个脚本是利用企业邮箱进行群发的，全程是一种模拟手工操作的过程，所以封号是很少的，而且企业邮箱群发到普通QQ邮箱不容易进垃圾箱中的，所以这个脚本也是这样的原理，不过最好是利用一些多开器，登陆多点的QQ邮箱账号会比较流畅一些，然后用软件一个一个的切换APP进行群发邮件会
    头条留评论软件有没有好用的呢？
    今天整一个今日头条留言软件，对于留言YYPOST是优势是比较大的存在，因为他往往专注一些下拉定位的优点，像今日头条这样，还是需要一些特殊下拉定位的，因为他新闻有长有短，有图有视频的，所以综合起来定位是比较难的，如果用POST也不是很轻松可以破解他的加密参数。这个脚本也是有一个不好的地方就是换号会比较麻烦，您电
    单网页生成神器
    最近新技术，网页生成机占领了整个网络的半壁江山，效果很疯狂，虽然不知道能持续多久，作为开发软件的领头者，一直在找收录的方法，一直在努力创新着，一直被人模仿，却从没有被超越过，这个网页生成机，已经出来有一段时间了，一直没有拿出来分享，醉过醉过，它是利用的一些小小收录漏洞整的，您最好用一些老站域名，进行
关闭
本站开发自动发帖软件是目前效果最好的发贴工具，软件可以兼容所有的论坛，进行群发贴子，可以对各大论坛自主录制操作流程，自动识别 验证码，自动注册账号，自动群发贴子，还可以设置成自动抢沙发，是推广宣传的神级软件，软件可以兼容任何IE能顶贴发贴论坛，完全可以 做成论坛发贴软件，生成脚本，对各大论坛程序完美支持的。软件不但发的贴子收录快，而且只用法简单，使用方便，价格便宜，软件客服16 小时在线全程协助，为您的宣传保驾护航。用最少的投资，实现最大的收益，用最简单的方式，完全最复杂的操作。 QQ

Copyright © 2014 ( 京ICP备09078825号 )

Powered by Discuz! X3.2

群发软件发帖工具
快速回复 返回列表 返回顶部
本站自动发贴软件，是现在最流行的做脚本软件，这种发贴工具，不但发贴收录快，而且抢占好的先机，完全自由编辑，实现针对性群发模拟操作，软件可以顶贴，也可以发贴，可以兼容支持Discuz、PHPWind、Dvbbs三大主流论坛，有手机验证码收件，邮件收发的功能，支持验证码识别，注册问题识别，多线程任务，自动上传头像，自动激活注册邮件，兼容防注册插件，本站软件原创正版，更新效率最快的原创软件。 『网络推广软件』『自动发帖软件』『 自动发帖』