Text aus Bild extrahieren (OCR)
Erkenne den Text in einem Foto, einem Screenshot oder einem gescannten PDF und kopiere ihn oder lade ihn als .txt herunter. Funktioniert auf Deutsch, Englisch, Spanisch und Italienisch. Alles passiert in deinem Browser.
JPG, PNG, WEBP oder gescanntes PDF
Was OCR ist
OCR (optische Zeichenerkennung) verwandelt Text, der in einem Bild „gezeichnet“ ist, in echten, bearbeitbaren Text, den du kopieren kannst. Perfekt für gescannte Dokumente, Fotos von Seiten, Screenshots, Schilder oder Etiketten.
Tipps für ein gutes Ergebnis
Nutze scharfe, gut ausgeleuchtete Bilder mit geradem Text und gutem Kontrast zwischen Schrift und Hintergrund. Wähle die richtige Sprache: Mit der falschen gehen genau die Umlaute, Akzente und Sonderzeichen der Sprache verloren (das deutsche ä und ß, das spanische ñ, das italienische è), und auf dieser Seite ist im Menü schon Deutsch voreingestellt. Beim ersten Durchlauf wird das Erkennungsmodell heruntergeladen (nur einmal), danach bleibt es im Speicher. Ist das Foto des Dokuments schief, lohnt sich vorher ein Abstecher zu Dokument begradigen.
Woran die Erkennung scheitert
Vier Dinge, nach Schwere geordnet. Auflösung: Unterhalb einer bestimmten Größe haben die Buchstaben nicht genug Pixel, um sie zu unterscheiden; als Faustregel sollte Text mindestens zwanzig Pixel hoch sein. Hier wird ein Bild mit kleinem Text vor dem Lesen automatisch vergrößert, bis zum Dreifachen, und die Seiten eines PDF werden mit 300 dpi gerendert. Schräglage: Schon ein paar Grad Neigung senken die Genauigkeit stark, weil die Software nach waagerechten Zeilen sucht.
Dann der Kontrast, also wie stark sich die Schrift vom Hintergrund abhebt: Eine verblasste Fotokopie oder ein Foto mit dem Schatten einer Hand darüber liefert miserable Ergebnisse. Und schließlich die Schriftart: Zierschriften, Kursivschrift und Handschrift sind ein ganz anderes Problem, an das sich klassische Tools gar nicht erst wagen.
So fotografierst du ein Dokument, damit es klappt
Bei diffusem Licht, nie mit Blitz und nie mit einer Lampe von der Seite: Schatten und Spiegelungen sind die Hauptursache für eine schlechte Erkennung. Halte das Handy parallel zur Seite, nicht schräg, denn die Perspektive staucht die hinteren Zeilen und macht sie unleserlich.
Liegt das Blatt auf einem Tisch, hilft eine Unterlage in einer anderen Farbe, und das Dokument sollte das Bild allein ausfüllen: Was drumherum ist, nützt nichts und verwirrt nur. Und wenn das Foto schon schief aufgenommen ist, solltest du es vor der Texterkennung begradigen: Das ist der eine Schritt, der am meisten am Ergebnis ändert.
Was du am erkannten Text prüfen solltest
Die Verwechslungen sind immer dieselben und schnell gefunden, wenn du weißt, wo du suchen musst: 0 und O, 1 und l und I, 5 und S, 8 und B, rn erkannt als m. Solche Fehler rutschen beim flüchtigen Korrekturlesen durch, weil der Text plausibel bleibt.
Wirklich ins Gewicht fallen sie bei Zahlen: eine IBAN, eine Steuernummer, ein Betrag, ein Datum. Dort ist ein falsches Zeichen unsichtbar und richtet Schaden an, deshalb solltest du jede Zahlenfolge von Hand mit dem Bild vergleichen. Fließtext dagegen lässt sich beim Lesen korrigieren.
Die Grenzen, klar gesagt
Die Handschrift erkennen weder klassische Tools noch dieses: Dafür braucht es ein eigens trainiertes Modell, und selbst solche Modelle irren sich weit öfter als bei gedrucktem Text. Tabellen verlieren ihre Struktur: Zellen werden zu Textzeilen hintereinander, und die Spalten wiederherzustellen ist eine eigene Arbeit.
Und das Layout überlebt nicht: Zeitungsspalten, Fußnoten und Kästen kommen gemischt heraus, in der Reihenfolge, in der die Software auf sie stößt. Du bekommst den Inhalt, nicht das Dokument.
Siehe auch
Ist das Foto schief, nutze zuerst Dokument begradigen. Für ein PDF, das bereits Text enthält, gibt es Text aus PDF extrahieren, und um viele PDFs zu durchsuchen Wort in vielen PDFs suchen. Für den erkannten Text gibt es außerdem Wortzähler und Kaputte Zeichen reparieren.