iOS8正式版系统还原为iOS7.1.2

本文提供了从iOS8降级至iOS7.1.2的详细步骤。针对升级iOS8后出现的问题,如AssistiveTouch按钮增多导致操作不便等,作者分享了如何进入DFU模式并使用iTunes恢复至旧版本系统。

相信苹果除了iOS8系统之后大家对这个新的系统都有好奇,很多果粉已经迫不及待的升级了iOS8系统,但是我们也同时会发现,iOS8可能不想我们想想中的那么优秀,费电?Assistivetouch上的按键过多?相信苹果也是做着这方面的维护的!

前天我把自己的5s升级了iOS8系统,但是发现,因为5s屏幕还是必须较小的,但iOS8在Assistivetouch放置了6个按钮,所以经常会按错,感觉不想自己之前使用的那么顺手了,所以也是费了千辛万苦找到了恢复系统的方法,跟大家共享一下!

首先对比一下  iOS8与iOS7的差异

左侧为iOS8,右侧为iOS7

包括开放了第三方键盘的使用,个人感觉都还是不如iOS自带键盘那么流畅,虽然自带键盘没有什么联想功能!那么现在就进入 我们的正式恢复系统的正文:


进入正题:

1.降级方法需要进入DFU模式或恢复模式,会抹掉设备上的所有资料,因此记得提前做好资料的备份哦!

  2.苹果随时有可能关闭iOS7.1.2的验证,届时将不能进行降级,更不能越狱了。查看验证是否已关闭可前往:http://www.icj.me/ios/all#iPhone51

进入之后先选择自己的设备的版本,但是去分全球版和GSM版,至于这个怎么区分,你可以:连接手机后,打开电脑的iTunes你可以看到如下界面:(电话号码下面 默认显示的为序列号,只要点击序列号就能进行切换,点击后看到产品类型)


接着我们记录自己的产品类型,进入之前打开的网站,例如我的手机是5s,所以我选择如下界面:先在5s模块下选择你需要的系统版本,然后后面的显示为产品类型,产品类型与自己设备的类型对应!点击将系统下载至电脑!


下载完成后,我们在本地就有一个iOS7.1.2的系统包(此图为mac电脑上的图片,后缀名为ipsw)


1、打开iTunes,断开 iOS 设备与电脑的连接

2、长按【home键】+【电源键】8 秒强制关机,关机后长按【home】键8秒,通过 USB 数据线连接电脑,或者请把设备链接电脑,先按住电源键3秒,然后继续同时按住开关机键和 Home 键,持续到第 10 秒的时候,请立即松开开关键,并继续保持按住 Home 键,直到在电脑上看到识别到 DFU 状态下的 USB 设备时就进入 DFU 模式了,这个时候 iTunes 会自动或者手动启动  

3、iTunes 会自动检测到一台等待恢复的设备,点击“确定”


4.按住键盘上的option键(windows电脑上为shift键)+iTunes上的“恢复”,选择iOS7.1.2固件开始恢复。



5.设备就会开始重新刷机,静心等待恢复到一个全新的系统。


6.恢复完成之后,重新拔插设备,在iTunes上点击“设置为新的iPhone/iPad”。


ok 至此 你的设备就又恢复到之前的系统了!还在为iOS8无法降级的小伙伴们赶快试试吧~













### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性与高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要特性及配套资源说明: 特性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统与设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌入微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动与传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投入更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性与可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明与注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现与价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考与使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值