索尼(sony)摄像机格式化后mp4的恢复方法

索尼(sony)的Alpha 7 Ⅳ系列绝对称的上是索尼的“全画幅标杆机型”,A7M4配备了3300万像素的CMOS,以及全新研发的全画幅背照式Exmor R™CMOS影像传感器,搭载BIONZ XR™影像处理器,与旗舰微单™Alpha 1如出一辙。下面我们来看看A7M4机器格式后的恢复方法。

故障存储:

64GB SD卡/文件系统:exFat /簇大小:128KB/摄像机型号:sony A7M4(ILCE-7M4)

故障现象:

客户描述拍摄完成后交接环节出错,导致存储卡被误格式化,等发现没有备份数据时已经拍摄了几段新的视频(图1),之后就停止了操作并取下了故障卡,而卡的剩余空间还有大约56.6GB(图2),后续拍的不算多。客户需要的是一段5月3号下午拍摄的长度大约35分钟左右的重要素材文件,其它的视频在之前有过一次备份。

图1:格式化后拍了几段视频

图2:剩余空间还有56.6GB

 

图3:exfat文件系统簇大小128KB

故障分析:

无论是格式化还是删除,恢复的前提条件是数据没有被完全覆盖,这是一个较为生涩的概念,涉及了数据底层,为了方便说明,我们举个例子说明下。

假设A文件位于逻辑盘的100-200簇区间(为了方便说明暂时不考虑碎片化的情况),现在下达删除指令文件系统会做如下操作:

  1. 在元文件中标识A文件的属性为删除状态

2、100-200簇的标识状态从“占用”改成“可分配”

如果此时要写一个B文件,而操作系统“正好”随机分配到100-200簇,这个时候B文件数据就彻底取代了A文件,这就是所谓的“覆盖”,当然覆盖也至少分为部分覆盖和全部覆盖两种情况,后者很明显是无法恢复的。

    回到这个案例,实际上由于格式化后写入的数据量不大,而丢失的文件时长达到了35分钟左右实际长度也至少在8G以上(根据现有文件长度大致推算),所以就算这个文件位于靠前的部分,就算不幸被覆盖,也只是部分覆盖,所以恢复的机率是很高的。

故障处理:

这种情况,我们直接使用CHS零壹视频恢复程序高级版来扫描恢复即可。

STEP1:选择逻辑盘,进行扫描。逻辑盘和物理盘的区别就是文件系统一项中,物理盘为RAW,而逻辑盘有相应的文件系统(本例中为镜像文件,选择exFAT那一项),这一点之前讲了很多次,就不赘述了。

图4:选择逻辑盘(本例中为镜像文件,选择exFAT那一项)

STEP2:扫描设置,索尼(sony)摄像机扫描大类选择“高清视频”,然后点击样本文件中的路径按钮加载一个正常的文件。
强烈建议扫描时添加样本文件,程序会解析样本文件并根据其编码、结构、特征等参数建立精确模型,可以大大提高扫描时的定位精确度,做到“有的放矢”。(具体样本要求请参考博主样本文件的使用方法以及注意事项”的帖子)

图5:添加正确的样本文件

STEP3:等待扫描完成,添加样本后程序会解析样本文件的各种参数(品牌/型号/拍摄时间 /速率/编码等),这些参数可以助力扫描算法精确定位同参数的视频文件。

STEP4:扫描完成后直接查看数据,可以看到高级版已经列出了视频类型、级别、拍摄时间、摄像机型号、视频编码、时长、长度等参数,这些参数为查找数据提供了便利。经过查找成功找到了客户所需要的5月3日下午拍摄的素材,可以看到其时长2144.16秒(35分钟左右),文件长度13.24GB(图6),这和我们预测的情况相吻合。至此数据恢复工作完成!

图6:CHS零壹视频恢复程序高级版扫描结果

这就是索尼(sony) ILCE-7M4摄像机误格式化后mp4的恢复方法,大家在遇到此类问题时,可以和CHS数据实验室联系!

<<<CHS零壹视频恢复程序高级版>>>

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/80855.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2025最新出版 Microsoft Project由入门到精通(七)

目录 优化资源——在资源使用状况视图中查看资源的负荷情况 在资源图表中查看资源的负荷情况 优化资源——资源出现冲突时的原因及处理办法 资源过度分类的处理解决办法 首先检查任务工时的合理性并调整 增加资源供给 回到资源工作表中双击对应的过度分配资源 替换资…

最短路与拓扑(1)

1、找最长良序字符串 #include<bits/stdc.h> using namespace std; const int N105; int dis[N]; int vis[N]; int edge[N][N]; int n,m; int vnum;void dij(int u, int v) {// 初始化距离数组和访问标记for(int i0; i<vnum; i) {vis[i] 0;dis[i] edge[u][i];}// D…

降低60.6%碰撞率!复旦大学地平线CorDriver:首次引入「走廊」增强端到端自动驾驶安全性

导读 复旦大学&地平线新作-CorDriver: 首次通过引入"走廊"作为中间表征&#xff0c;揭开一个新的范式。预测的走廊作为约束条件整合到轨迹优化过程中。通过扩展优化的可微分性&#xff0c;使优化后的轨迹能无缝地在端到端学习框架中训练&#xff0c;从而提高安全…

CSS flex:1

在 CSS 中&#xff0c;flex: 1 是一个用于弹性布局&#xff08;Flexbox&#xff09;的简写属性&#xff0c;主要用于控制 flex 项目&#xff08;子元素&#xff09;如何分配父容器的剩余空间。以下是其核心作用和用法&#xff1a; 核心作用 等分剩余空间&#xff1a;让 flex …

1.6 关于static和final的修饰符

一.static static是静态修饰符&#xff0c;用于修饰类成员&#xff08;变量&#xff0c;方法&#xff0c;代码块&#xff09; 被修饰的类成员属于类&#xff0c;不必生成示例&#xff0c;即可直接调用属性或者方法。 关于代码块&#xff0c;被static修饰的代码块是静态代码块…

数据结构—(链表,栈,队列,树)

本文章写的比较乱&#xff0c;属于是缝合怪&#xff0c;很多细节没处理&#xff0c;显得粗糙&#xff0c;日后完善&#xff0c;今天赶时间了。 1. 红黑树的修复篇章 2. 红黑树的代码理解&#xff08;部分写道注释之中了&#xff09; 3. 队列与栈的代码 4. 重要是理解物理逻辑&a…

每日Prompt:发光线条解剖图

提示词 一幅数字插画&#xff0c;描绘了一个 [SUBJECT]&#xff0c;其结构由一组发光、干净且纯净的蓝色线条勾勒而成。画面设定在深色背景之上&#xff0c;以突出 [SUBJECT] 的形态与特征。某个特定部位&#xff0c;如 [PART]&#xff0c;通过红色光晕加以强调&#xff0c;以…

【时时三省】(C语言基础)使用字符串处理函数

山不在高&#xff0c;有仙则名。水不在深&#xff0c;有龙则灵。 ----CSDN 时时三省 在C函数库中提供了一些用来专门处理字符串的函数&#xff0c;使用方便。几乎所有版本的C语言编译系统都提供这些函数。下面介绍几种常用的函数。 ①puts函数 输出字符串的函数 其一般形式…

构建可信数据空间需要突破技术、规则和生态三大关键

构建可信数据空间需要突破技术、规则和生态三大关键&#xff1a;技术上要解决"可用不可见"的隐私计算难题&#xff0c;规则上要建立动态确权和跨境流动的治理框架&#xff0c;生态上要形成多方协同的标准体系。他强调&#xff0c;只有实现技术可控、规则可信、生态协…

模板的使用

模板 模板的概念&#xff1a;模板就是建立一个通用的模具&#xff0c;大大提高复用性 c中模板机制分为两类 函数模板 建立一个通用函数&#xff0c;其函数返回值类型和形参类型可以不具体定制&#xff0c;用一个虚拟的类型来代表 template<typename T> //template 声…

YOLOv1:开启实时目标检测的新篇章

YOLOv1&#xff1a;开启实时目标检测的新篇章 在深度学习目标检测领域&#xff0c;YOLO&#xff08;You Only Look Once&#xff09;系列算法无疑占据着重要地位。其中&#xff0c;YOLOv1作为开山之作&#xff0c;以其独特的设计理念和高效的检测速度&#xff0c;为后续的目标…

vim中的查找

在 Vim 中&#xff0c;使用 n 键可以按正向&#xff08;向下&#xff09;继续查找下一个匹配项。若要反向&#xff08;向上&#xff09;查找&#xff0c;可以使用以下方法&#xff1a; 1. 使用 N 键反向查找 在查找命令&#xff08;如 /keyword&#xff09;后&#xff0c;按下…

卡尔曼滤波通俗理解

卡尔曼滤波器的目的与意义何在&#xff1f; - 陈不陈的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/41351736/answer/3057034500 这是一个比较通俗易懂的例子&#xff0c;读完之后可以对卡尔曼滤波怎么使用有比较直观的理解。 &#x1f9e0; 一、卡尔曼滤波是什么&#xff1f;…

对抗帕金森:在疾病阴影下,如何重掌生活主动权?

帕金森病&#xff0c;一种影响全球超 1000 万人的神经退行性疾病&#xff0c;正无声地改变着患者的生活轨迹。随着大脑中多巴胺分泌减少&#xff0c;患者逐渐出现肢体震颤、肌肉僵硬、步态迟缓等症状&#xff0c;甚至连扣纽扣、端水杯这类日常动作都变得艰难。更棘手的是&#…

黑马k8s(五)

1.Namespace 2.Pod run nginx&#xff1a;nginx是pod控制器的名称&#xff0c;不是pod的名称 查看pod更高的参数&#xff1a; 启动一个不存在的镜像&#xff1a;pod 查看 dev下面的pod&#xff0c;第二个pod处于容器创建的状态 查看pod的详情描述&#xff1a; 通过pod的ip&…

推荐算法工程化:ZKmall模板商城的B2C 商城的用户分层推荐策略

在 B2C 电商竞争激烈的市场环境中&#xff0c;精准推荐已成为提升用户体验、促进商品销售的关键。ZKmall 模板商城通过推荐算法工程化手段&#xff0c;深度挖掘用户数据价值&#xff0c;制定科学的用户分层推荐策略&#xff0c;实现 “千人千面” 的个性化推荐&#xff0c;帮助…

如何使用 Qwen3 实现 Agentic RAG?

今天&#xff0c;我们将学习如何部署由阿里巴巴最新Qwen 3驱动的Agentic RAG。 这里是我们的工具栈&#xff1a; CrewAI用于代理编排。 Firecrawl用于网络搜索。 LightningAI的LitServe用于部署。 顶部的视频展示了这一过程。 图表显示了我们的Agentic RAG流程&#xff1…

【UAP】《Empirical Upper Bound in Object Detection and More》

Borji A, Iranmanesh S M. Empirical upper bound in object detection and more[J]. arXiv preprint arXiv:1911.12451, 2019. arXiv-2019 文章目录 1、Background and Motivation2、Related Work3、Advantages / Contributions4、Experimental Setup4.1、Benchmarks Dataset…

LeetCode 941. 有效的山脉数组 java题解

https://leetcode.cn/problems/valid-mountain-array/description/ 双指针 class Solution {public boolean validMountainArray(int[] arr) {int lenarr.length;if(len<3) return false;int left0,rightlen-1;while(left1<len&&arr[left]<arr[left1]){left…

udp多点通信和心跳包

刷题 # UDP多点通信核心要点## 基础通信模式### 单播通信- 一对一通信方式- UDP默认通信模式- 地址指向具体目标主机### 广播通信- 一对多通信机制- 地址范围&#xff1a;xxx.xxx.xxx.255- 仅限局域网传输- 需设置SO_BROADCAST标志### 组播通信- 多对多群组通信- 地址范围&…