李清瀾並不知道距離他僅幾十公里之外城中的許墨痕的況。

許墨痕也沒留下任何可供李清瀾作為追蹤信號的痕迹。

面對這種況，李清瀾自是明白許墨痕的選擇。但明白不代表認同，許墨痕可以因為察覺到過於危險而選擇獨自面對，那麼李清瀾也可以自己決定是否要參與進來。

如果許墨痕是已經提前言明了自己的選擇，並要求李清瀾暫時不要手，如此的話，李清瀾大概會選擇只在許墨痕有生命危險的時候手。當然了，說是這樣說，但估計出現況的時候，李清瀾大概率會選擇直接出手，而不是什麼用戰鬥來磨鍊技藝這種屁話。

戰鬥應該做的是展示技藝，而不是什麼磨鍊。

四個小時，李清瀾醒來得分秒不差。簡單以能量棒補充完畢的消耗之後，李清瀾再次開始了資料的分析。相比於一開始的毫無頭緒，至現在李清瀾已經找到了三十個值深究的對象，以及兩份值得分析的錄像資料。

對於那三十個人，李清瀾完全不關心他們的份，只在乎對方的行蹤而已。所以這部分的工作被李清瀾用程序代替了人工。這種重複極高，並且要求不能出現錯的工作，程序的效果比他自己在那裡盯着看要高效得多。

進化只是減了犯錯的可能，而不是杜絕了這種可能。況且，李清瀾所用的分析程序可不是什麼大路貨，完全可以自主歸納那些關鍵人的活軌跡，並且還能直接給出一些淺顯的分析結果，例如：這些人行軌跡的最大集地點等。

相比之下，對視頻的解包分析方面的工作，李清瀾更不太願意用將在監控當中抹去影的反向解析上傳到自解析的件上面。他自己也明白，這幾個方面的技基本不可能泄出去，但是李清瀾也依舊將他穿越以來建立的這些技各自獨立的分開存放。

映照在李清瀾臉上的電子微，表明了當前他所做的修復工作進展很緩慢。

實時監控中抹除影的原理主要依賴計算機視覺和圖像理技。首先，通過背景建模建立穩定的背景模型，常用算法包括高斯混合模型和幀差法。接着，系統通過比較連續幀來檢測運並標記相應區域。然後，使用對象分割算法將運從背景中分離，識別其廓。對於被檢測到的影，應用圖像修復技（如泊松重建）進行抹除，並利用周圍像素信息填補空白。最後，系統持續實時更新背景模型，以應對新和場景變化，從而有效保持背景的自然。

而李清瀾現在正在做的則是逆向恢復這個過程。

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