Après avoir enregistré des sons de chauve-souris, orthoptères ou d’oiseaux, il est souvent utile de jeter un oeil aux spectrogrammes des enregistrements, par exemple lors de l’analyse d’enregistrements réalisés dans le cadre du programme Vigie-Chiro.
Les logiciels recommandés dans les tutoriels Vigie-Chiro sont, pour certains, développés uniquement pour Windows. Dans cet article, nous apprendrons comment installer ces logiciels (Kaleidoscope, Syrinx, Batsound 4, 7-zip et Lupas-Rename) sur une machine Linux à l’aide de Wine.
Après avoir réalisé un piège photo avec un caméra déclenchée par un détecteur de mouvement infrarouge et Arduino, j’ai eu envie d’essayer de faire le même type de système avec un Raspberry Pi.
L’avantage de Raspberry Pi est que c’est un vrai ordinateur (pas un simple microcontrolleur comme l’ATMega de l’Arduino). De ce fait il a une plus grande capacité de calculs, et on peut se passer du PIR sensor en utilisant de l’analyse d’image pour détecter le mouvement.
Introduction Stable Diffusion est un modèle de deep learning permettant de générer des images photoréalistes à partir d’un prompt texte
J’ai récemment découver ce modèle via lexica.art, après avoir entendu parler des concurents DALL-E, Imagen et consorts.
Stable Diffusion a l’avantage d’être open source: tout le monde peut l’utiliser, et il fonctionne bien de surcroît.
Prérequis J’utilise un compte Google dédié, avec Google Colab pour faire tourner Stable Diffusion.
Le modèle devrait pouvoir tourner sur n’importe quelle plateforme Python, pourvu qu’il y ai assez de ressources GPU.
Il y a maintenant quelques années, j’ai eu l’occasion de créer un piège photo basé sur une carte Arduino. Ce projet avait pour but de capturer des photos d’animaux sauvages, et de m’amuser un peu en électronique et programmation.
À l’époque, j’avais réalisé un site web en html, pour présenter le projet; mais je ne retrouve plus le code source… C’est con.
Je vais tout de même essayer de présenter ce vieux projet, à nouveau, en espérant que cela puisse intéresser quelqu’un.