Bliksem is een van de meer mysterieuze en fascinerende fenomenen op aarde. Extreem krachtig, maar elke slag heeft gemiddeld slechts genoeg energie om een ​​gloeilamp een uur lang van stroom te voorzien. Het exacte mechanisme dat een blikseminslag veroorzaakt, is nog steeds niet goed begrepen. Toch gebeurt het ergens op de planeet 45 keer per seconde. Hoewel we misschien niet snel een diepere wetenschappelijke waardering van bliksem krijgen, kunnen we het in verschillende fotografie vastleggen dankzij to dit project dat gebruikmaakt van machine learning om de beste bliksemschichten eruit te halen.

De maker van het project, [Liam], bouwde dit als een hulpmiddel voor stormjagers en fotografen, zodat ze grote hoeveelheden tijd kunnen filmen en niet handmatig door hun opnamen hoeven te gaan om de frames eruit te halen met blikseminslag. Het project leent van een soortgelijk project, maar deze voegt Python 3-mogelijkheden toe en draait op een kleine netbook voor eenvoudigere implementatie in het veld. Het gebruikt OpenCV voor objectherkenning, gebruikt videobestanden als brongegevens en beschikt over verschillende modi om verschillende soorten bliksem te herkennen.

De software is gratis en open source en releases worden ondersteund voor zowel Windows als Linux. Tot nu toe heeft [Liam] er allerlei elektrische atmosferische verschijnselen mee kunnen vastleggen, waaronder bliksem, rode sprites en elfjes. We zien hier niet veel projecten met bliksem, deels omdat mensen kunnen slechts een fractie van het benodigde spanningspotentieel genereren voor de gemiddelde blikseminslag.