Jean-Luc Bethmont (Picroformol)

Bonjour Izmi, Ta démarche est très interessante car, pour moi, elle montre la progression que l’ on peut avoir entre l’ image « brute » et l’ image générée à partir d’ une demande écrite (prompt). Dans ce processus on peut avoir: - l’image ou les images d’origine - l’ image résultante du stack - l ‘ image corrigée à l’aide d’ un logiciel - l’ image corrigée par l’ I.A. - l’ image imaginée par l’ I.A. Après on peut se demander jusqu’ ou aller dans les corrections (améliorations de l’ image). Autant le fait d’augmenter le contraste, diminuer le bruit ou faire la balance des blancs par exemple me semble acceptable autant les images générées par l’ I.A. actuelle (version gratuite) sont à prendre avec précaution. J’ attends beaucoup des « World Models » (Défendus par Yann Lecun)qui cherchent à modéliser le monde : https://www.blogdumoderateur.com/world-models-vers-ia-comprend-monde/ Pour terminer j' ai demandé à Gemini de générer une image avec le prompt suivant: "génère une image de diatomée Cymbella tumida prise au microscope optique avec un ojectif x100 en lumière transmise avec un éclairage oblique" Voici le résultat: Amicalement, JL

J'ai oublié la radula du bulot !

Bonjour, Pour faire écho à la discussion sur: "comment obtenir un croquis à partir d'une image à l' aide de l' intellligence artificielle" qui n'est pas parfaite, je vous propose une méthode informatique ("old school") avec une bibliothèque python: opencv (open computer vision) qui permet différentes manipulation s sur les images et les vidéo entre autre. Pour obtenir un croquis l' image couleur est convertie en niveau de gris puis transformée en négatif ensuite floutée enfin cette image floutée est soustraite de l' image en niveau de gris. En une dizaine de lignes de code on obtient le résultat escompté. Voici un exemple sur une image d' acarien: Et le croquis obtenu : Dans un deuxième temps on peut coloriser ce croquis en apportant les couleurs de l' image initiale par fusion entre les deux images: Un deusième exemple avec un coleps : Dans le processus on peut régler différents paramètres pour avoir des traits plus ou moins épais, plus ou moins de couleurs etc... Cordialement, JL

Bonjour Jean-Jacques, Il ya de nombreuses variantes pour cette préparation ... chacun sa recette néanmoins voici quelques pistes: - filtre la recolte avec un filet à maille fines inferieure au mm pour éliminer les plus gros débris - laisser agir plus longtemps l' eau de Javel (on peut aussi utiliser des pastilles pour nettoyer les piscines - centrifuger à basse vitesse (800 tr/mn) -remplacer la centrifugation par une sédimentation lente en tube à essais inclinés à 45° - dilue un peu plus ta préparation avant l' examen au microscope - enfin si dans ta récolte du a des débris mineraux genre grains de sable tu les retrouveras inévitablement à la fin Voici un lien pour la préparation: https://scispace.com/pdf/a-simple-inexpensive-method-for-cleaning-diatoms-19zlsxslmj.pdf Cordialement, JL

Bonjour Dominique, Bravo pour cette superbe présentation qui a dû de demander pas mal de temps ! cordialement, JL

Merci Dominique pour toutes ces informations sur l' ananas. Le vocabulaire des botanistes est vraiment riche, précis et varié ! Je l' apprécie aussi dans la Piña colada. Amicalement, JL

Super bonne idée 👍

Bonjour, Merci pour vos conseils, j'ai aussi retrouvé un document de Jean Marc " Modifier l’éclairage classique d’un microscope en éclairage LED". Je vais regarder aussi comment commander la LED avec les ports GPIO du Raspberry et comment integrer cela avec le "DC-DC step down de JMP" . Comme je n'y connais pas grand chose en électronique cela va me demander un certain temps.... Je reviendrais vers vous pour d' autres conseils. Amicalement, JL

Bonjour à tous, D' abord mes excuses Jean-Marie ! JMP j' ai relu ton article que j' avais oublié: il est toujours bon de s' inspirer de l' expérience des autres... Voici les photos pour la place de la lampe dans mon micro: cette première photo montre la lampe dans son boitier retirée du statif (lampe 6v 30W) la deuxième vue de profil il y a 12 mm de dégagement: la troisième l' arrière du statif ou vient s' enclencher le boitier avec les emplacements des deux grosses fiches qui maintiennent le boitier: Est ce qu'une LED de ce type peut convenir https://www.e44.com/composants/composants-actifs/optoelectronique/led/leds-cms/led-puissance-3w-star-blanc-ambiant-750ma-3300k-3.4...4v-LED3WCMS-WW.html et comment l' alimentée pour avoir un courant continu filtré avec une tension commandée via les ports GPIO du Raspberry ? P.S. Concernant ChatGPT: il me rend de grands services pour l'écriture de code avec ses limites bien sûr ! Pour Neat Image il m'a cité une bibliothèque Python qui ferait aussi bien que neat Image c'est "bm3d" je ne l'ai pas encore testée. Amicalement, JL

Bonjour Dominique, J'ai lu ton sujet, j' avais l' impression de lire un roman policer. Tu mènes une véritable enquête... Amicalement, JL

Bonsoir Jean-Marc, Je te remercie pour ton intérêt et je pense quand réunissant l' informatique, les micro ordi (Arduino,Raspberry Pi etc...) et nos microscopes ont pourrait faire pas mal de projets intéressants. Concernant le zooplancton il n'y a pas de problème, la détection doit aussi fonctionner il suffit d' ajuster le paramètre de seuil de la détection. Dans mon exemple j' utilise l' aire calculée par le contour de l' organisme en mouvement quelque soit sa vitesse et sa forme. La bibliothèque OpenCV est riche, on peut détecter des carrés ,des ronds, des structures particulières (coins) sans compter sur l' utilisation de modèles entraînés (deep learning) etc... Concernant le scintillement j' avais pensé aux LEDs mais je n'ai pas les connaissances nécessaires pour faire un tel montage (remplacer la lampe halogène du micro par une LED) et effectivement l' idée de suralimenter la LED est très intéressante. La RaspberryPi possède des broches GPIO permettant de piloter pas mal de choses. Le programme pourrait avoir la séquence suivante: détection, suralimentation LED, prise de vue, arrêt de la suralimentation de la LED. Si tu peux faire un schéma de montage avec alimentation de la LED, les caractéristiques des pièces à commander, je suis preneur... Enfin on peut gagner en luminosité en faisant un binning 2x2 ou 4x4 par addition (regroupement des valeurs des pixels) ce qui multiplie par 4 ou 16 la luminosité (au détriment du nombre de pixel constituant l' image. Image neat (que je n' utilise pas encore) améliore le bruit et préserve les détails. Je vais demander à chatGPT comment il travail afin d' essayer de l' ajouter au programme (c'est peut-être ambitieux !) Amicalement, JL