彩票OCR项目，通过神经网络识别彩票信息，给出中奖结果。目前支持体彩超级大乐透和福彩双色球，支持单式、复式、胆拖玩法。自动适应各种彩票样式和背景：
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运行界面(Windows)
测试环境为Windows 11和Ubuntu 20.04，python版本为3.8.10，默认使用GPU加速，纯CPU环境下亦可运行。使用时需要联网获取开奖数据。
git clone https://github.com/wushidiguo/hello-lottery
cd hello-lottery
pip install -r requirements.txt通过图形界面使用
python run.py点击按钮选择对应彩票图片即可。
通过命令行使用
python lottery.py ##.jpg可以使用的参数如下：
usage: lottery.py [-h] [--detector DETECTOR] [--recognizer RECOGNIZER] [--detect_conf_thres DETECT_CONF_THRES] [--detect_iou_thres DETECT_IOU_THRES] [--cert_ CERT_] [--timeout TIMEOUT] [--cuda] [--recognition_only] image
positional arguments:
image image with lottery in it
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--detector DETECTOR detector model file
--recognizer RECOGNIZER
recognizer model file
--detect_conf_thres DETECT_CONF_THRES
detection confidence threshold
--detect_iou_thres DETECT_IOU_THRES
detection iou threshold
--cert_ CERT_ API infomation
--timeout TIMEOUT timeout for waiting response
--cuda use cuda or cpu
--recognition_only return recognition results rather than checked results脚本内使用
from lottery import Lottery
l = Lottery()
results = l("##.jpg")彩票识别分为两步：
- 关键信息检测和定位，使用了yolov7的标准模型，训练过程中使用了收集于网上的约200张彩票图像（大乐透和双色球各100张），另外使用了50张图像作为验证集；
- 文字ocr，使用了easyocr提供的模型架构，即VGG+BiLSTM+CTC，使用了约1000张彩票截图数据作为训练集，约250张截图数据作为验证集，同时在每个epoch，加入与真实数据同等数量的人造数据，一同进行训练。不同语言、字体混合的文字图片生成，可以参考本人开源的工具；人造数据如下：
此外，使用了https://www.mxnzp.com/ 提供的免费接口获取彩票开奖信息。
React
Typescript
Django
Laravel
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Microsoft
Google
Alibaba
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Tencent