OCR-Software

Die beste Texterkennungssoftware im Vergleich

Bettina Kempf
Platz Produkt Bewertung Preis
1 OmniPage Ultimate 4,75 159,20 €
2 OneNote 4,60
3 ABBYY FineReader 4,28 199,00 €
4 Readiris 3,88 99,00 €

Automatische Texterkennung

    Das Wichtigste in Kürze
  • Es existieren viele Dateiformate mit Texten, die Anwender nicht bearbeiten können.
  • OCR-Programme erkennen Texte und wandeln sie in ein editierbares Format um.
  • OCR ist die englische Abkürzung für Optical Character Recognition.
  • Eine gute OCR-Software erkennt auch fremdsprachige Schriften.

1. Welche Vorteile bieten OCR-Programme?

Wenn ein Text gescannt oder fotografiert wird, erzeugt der Computer eine Bilddatei. Diese kann der Anwender nicht direkt bearbeiten wie Text, der auf dem Computer als Textdatei erstellt wurde. Solche Bilder von Text finden sich beispielsweise in manchen PDF-Dateien, in den Ausgabedateien von Scannern oder in empfangenen Faxen. So werden beispielsweise wertevolle Textinformationen aus Bilddateien wiedergewonnen und können anschließend weiterbearbeitet werden.

Um die Textinhalte für den Nutzer bearbeitbar zu machen, gibt es spezielle Texterkennungsprogramme, die sogenannten Optical-Character-Recognition-Software, oft auch als OCR-Software abgekürzt. Diese Programme identifizieren die Buchstaben in einem Dokument und wandeln sie in Text um. Auf diese Weise erstellen User beispielswese aus PDFs oder Fotos Textdateien. Mit wenigen Mausklicks können Nutzer nun ihre Inhalte problemlos anpassen, verschieben, erweitern oder kopieren.

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Mit OCR-Software können User unter anderem Texte von Fotos in eine Datei umwandeln.

Einzige Voraussetzung für die Nutzung eines OCR-Programmes ist, dass die Datei einen Text enthält, welchen die Software erkennen und in ein editierbares Format umwandeln kann. Die Vorteile einer OCR-Anwendung liegen allerdings nicht nur in der Bearbeitung der Vorlagen. Nutzer können zudem die Dateien individuell anpassen und immer wieder verwenden. Nicht zuletzt müssen sie den gewünschten Text nicht mühsam abschreiben, sondern übertragen ihn mit dem Programm 1:1. Während der Nutzer die neue Datei bearbeitet, steht das Original der zu editierenden Version gegenüber und erleichtert den Abgleich.

2. OCR-Software – Darauf müssen Sie achten!

Mittlerweile gibt es OCR-Programme wie Sand am Meer. Die Unterschiede zwischen einzelnen Modellen sind gravierend und entscheiden über das Resultat sowie die Bearbeitungsmöglichkeiten. Nur die Funktionsweise gilt bei den verschiedenen Ausführungen als ähnlich. Je nach den Ansprüchen des Käufers sollte die Software diverse Ansprüche erfüllen.

Unabhängig davon, ob es sich um eine gekaufte Version oder einen kostenlosen Download handelt, installieren Nutzer das Programm auf dem Computer. So greifen sie bei Bedarf schnell darauf zurück und eine erneute Speicherung ist nicht notwendig. Dies erspart den Anwendern viel Zeit.

Was bedeutet OCR?

OCR ist die englische Abkürzung für optical character recognition und bezeichnet die automatische Texterkennung innerhalb von grafischen Dateien, beispielsweise von Fotos oder Scans.

Genauigkeit von optischer Texterkennung

Auch wenn die Genauigkeit von Texterkennungssoftware in den vergangenen Jahren und Jahrzehnten verbessert wurde, erreichen auch die besten OCR-Programme immer noch keine Erkennungsrate von 100 Prozent. Das gilt selbst dann, wenn das Ausgangsmaterial sauber und in hoher Qualität vorliegt. Bei minderwertigen Vorlagen arbeiten die Programme mit noch niedrigerer Genauigkeit. Anwender können sich also nie darauf verlassen, dass ihre Texterkennungssoftware alles richtig erkennt, eine manuelle Nachkontrolle ist zwingend notwendig, wenn ein fehlerfreies Ergebnis erzielt werden soll.

Eine Studie, bei der die Inhalte von Zeitungen aus dem 19. und 20. Jahrhundert verarbeitet wurden, bescheinigt Texterkennungsprogrammen eine Genauigkeit zwischen 81 und 99 Prozent. Eine höhere Genauigkeit kann nur mit der Nachbearbeitung durch Menschen oder mittels Abgleich mit einem Wörterbuch erreicht werden. Neben der verwendeten Software ist die Erkennungsleistung auch von der Qualität der verwendeten Vorlage abhängig. Gut lesbarer Text in ausreichender Größe vor einheitlichem Hintergrund liefert die besten Resultate.

Handschrift und Zeichenschriften als Problemfälle

Gute Ergebnisse liefert OCR-Software im Allgemeinen mit gedrucktem Text in lateinischer Schrift. Handschrift, vor allem Schreibschrift, stellt die Software vor gröbere Probleme. Die Erfassung von handschriftlichen Texten liefert im Normalfall keine befriedigenden Resultate. Das ist ein Gebiet, an dem noch aktiv geforscht wird.

Während viele Alphabete in befriedigender Qualität erkannt werden, bereiten vor allem ostasiatische Zeichenschriften den Programmen Schwierigkeiten. Die chinesische oder die japanische Schrift sind ganz anders aufgebaut als europäische Buchstabenschriften. Viele einzelne Striche machen ein Zeichen aus, das immer ein ganzes Wort darstellt. Das erfordert deutlich komplexere Algorithmen für die Zeichenerkennung. Noch viel Entwicklungsarbeit ist nötig, um die Erkennung dieser Schriftarten auf ein ähnlich hohes Niveau zu heben wie die Erkennung des lateinischen oder kyrillischen Alphabets.

Angaben über die Genauigkeit von Texterkennungssoftware können je nach Messmethode stark variieren. Eine Erkennungsgenauigkeit von 99 Prozent kann beispielsweise zu schnell zu einer Erkennungsgenauigkeit von nur 95 Prozent werden, wenn nicht die korrekte Erkennung von Buchstaben gemessen wird, sondern die fehlerfreie Erkennung ganzer Wörter.

Handschrifterkennung für Touchscreens mit StifteingabeFrotiet

Durch die zunehmende Verbreitung von Tablets und Laptops, die per Touchscreen mit einem Stift (Stylus) bedient werden, richtet sich die Aufmerksamkeit wieder vermehrt auf die dynamische Texterkennung von handschriftlichen Eingaben. Diese unterscheidet sich grundlegend von statischer Texterkennung, wie sie OCR-Software verwendet.

Diese Art von Texterkennung analysiert nicht nur ein schriftliches Dokument, sondern sie bezieht auch Daten, die beim Schreibprozess entstehen wie beispielsweise die Richtung eines Strichs und die Schreibgeschwindigkeit mit ein. Sauber geschriebene Handschrift wird so mit einer Genauigkeit von 80 bis 90 Prozent erkannt. Das klingt hoch, führt aber immer noch zu so vielen Fehlern, dass der Einsatz dieser Technologie nur in Ausnahmefällen sinnvoll ist.

Scanner zum Einlesen von Text

Üblicherweise wird optische Texterkennung für Papierdokumente verwendet, die mit einem Scanner digitalisiert wurden. Unterschiedliche Scanner-Typen kommen dabei zum Einsatz. In jüngster Zeit ersetzt auch immer öfter das Smartphone den Scanner.

Dokumentenscanner

Diese Scanner sind besonders gut darin, viele lose Dokumentseiten in kurzer Zeit zu erfassen. Es handelt sich meist um Durchzugsscanner, die ganze Papierstapel von bis zu 1.000 Seiten selbständig abarbeiten. Wenn sie duplexfähig sind, können sie sogar beide Seiten eines beidseitig bedruckten Papierbogens gleichzeitig erfassen.

Üblicherweise haben sie eine Auflösung von 200 bis 400 dpi, was für die spätere Bearbeitung der Dokumente mit OCR-Software völlig ausreicht. Typisch Dokumentscanner verarbeiten 25 bis 80 Seiten im Format DIN A4 pro Minute, High-End-Modelle schaffen bis zu 500 Seiten pro Minute.

Flachbettscanner

Bei dem Scanner-Typus, der sich üblicherweise in Haushalten und im Home-Office vorfinden lässt, handelt es sich um Flachbettscanner. Oft werden diese Scanner auch in einer Gerätekombination mit Druckern als Multifunktionsdrucker verkauft. Sie ähneln Kopiergeräten. Die Vorlage liegt auf einer Glasscheibe auf, ein Deckel sorgt dafür, dass sie eben aufliegt und nicht verrutscht. Die Scaneinheit fährt unten an der Glasscheibe entlang.

Der Vorteil von Flachbettscannern ist ihre Vielseitigkeit. Sie können nicht nur Schrift auf flachen Papierseiten erfassen, sondern auch auf sperrigen Objekten wie beispielsweise Büchern. Mit einer Durchlichteinheit eignen sie sich auch zum Scannen von transparenten Bildträgern wie Dias und Fotonegativen.

Buchscanner

Diese Art von Scannern ist für die Digitalisierung von Büchern und anderen gebundenen oder gehefteten Dokumenten konzipiert. In Privathaushalten sind sie in der Regel nicht anzutreffen, dafür aber in Bibliotheken, Archiven und überall dort, wo große Dokumentmengen digitalisiert werden.

Wichtig ist bei diesen Geräten, dass sie in der Lage sind, Seiten umzublättern, ohne das Dokument zu beschädigen. Buchscanner, die vollautomatisch arbeiten, werden auch Scanroboter genannt. Je bequemer ein Buchscanner zu bedienen ist, je schneller er arbeitet und je schonender er die Vorlagen behandelt, desto höher ist in der Regel sein Preis.

Einzugsscanner

Einzugsscanner arbeiten ähnlich wie Faxgeräte. Bei ihnen wird die Vorlage mit Walzen an der Scanvorrichtung vorbeigeführt. Die Scanqualität ist der von Flachbettscannern unterlegen, es kann besonders im Randbereich leicht zu Verzerrungen kommen. Sie kommen heute nur noch selten zum Einsatz. Da sie im Vergleich zu Flachbettscannern relativ kompakt sind, haben sie sich allerdings eine Nische als mobile Scanner erobert.

Handscanner

Noch kompakter als Einzugsscanner sind Handscanner. Bei ihnen entfällt die Einzugsmechanik und sie werden von Hand über das Dokument geführt. Für ein optimales Ergebnis sollte der Scanner nicht zu schnell und in einer geraden Linie über die Vorlage geführt werden. Im Gegensatz zu Einzugsscanner lassen sich damit auch Buchseiten gut verarbeiten.

Smartphones als Scanner

Seit dem Aufkommen von Smartphones mit guten Kameras werden Scanner in privaten Haushalten zunehmend obsolet. Soll ein Dokument digitalisiert werden, greifen Anwender stattdessen zu ihrem Kamera-Smartphone. Mit speziellen Apps wird die fotografierte Seite entzerrt und der Kontrast so angepasst, dass sie wie ein Scan aussieht.

Das Ergebnis ist bei Smartphones mit guter Kamera erstaunlich hochwertig. Das Verfahren ist etwas mühsamer als die Verwendung eines dezidierten Scanners, die Scanqualität kann nicht ganz mit einem solchen mithalten, aber für den gelegentlichen Einsatz ist sie völlig ausreichend. Auch auf diese Weise gescannte Dokumente können als Basis für die optische Texterkennung dienen.

Anwendungsgebiete

Optische Texterkennung wird für eine Reihe sehr spezifischer Aufgaben eingesetzt. Für viele dieser Anwendungsgebiete gibt es spezielle Software. Mit dieser beschäftigten wir uns jedoch im Rahmen dieses Vergleichs nicht.

Der Vergleich erfasst OCR-Software, die für ein typisches Büro- oder Heimanwenderszenario geeignet ist: Ein Dokument, beispielsweise eine Rechnung oder eine Buchseite, wird gescannt und soll digital weiterverarbeitet und eventuell in einer durchsuchbaren Form archiviert werden. Darüber hinaus gibt es aber einige anderen Szenarien, für die Texterkennung eine wichtige Rolle spielt.

  • Automatische Nummerntafelerkennung, wie sie die Polizei beispielsweise für die Aufnahmen von Radargeräten oder Überwachungskameras einsetzt.
  • Versicherungen stützten sich auf Texterkennung, um Schüsselinformationen aus Versicherungsdokumenten automatisch auszulesen.
  • Übernahme von Daten auf einer Visitenkarte in eine digitale Adressdatenbank.
  • Schnelle Digitalisierung großer Mengen von gedrucktem Text, wie es beispielsweise bei Project Gutenberg zum Einsatz kommt.
  • Die Ermöglichung von Volltextsuche in gedruckten Büchern. Das macht zum Beispiel Google Books, eine Suchmaschine von Google, mit der Anwender nicht nur im Web, sondern auch in Büchern nach Textstellen und Schlüsselwörtern suchen.
  • Die Umwandlung von Handschrift in Echtzeit auf Computern mit Stifteingabe.
  • Überlistung von CAPTCHA-Systemen und Sicherheitstests bei diesen.
  • Hilfstechnologien für Blinde und Menschen mit ausgeprägter Sehschwäche.

So funktioniert Texterkennung

Optische Texterkennung ist ein komplexer Vorgang und wird in mehreren Schritten durchgeführt. Bevor die eigentliche Texterkennung stattfindet, erfolgt ein Preprocessing, um das Ausgangsmaterial zu optimieren. Nach der eigentlichen Zeichenerkennung wird das Ergebnis zur Fehlerreduktion einem Postprocessing unterzogen.

Im Preprocessing werden folgende Aufgaben erledigt:

  • Ausrichtung: Das Bild wird so rotiert, dass die Textzeilen und Ränder perfekt horizontalen beziehungsweise vertikalen Linien folgen.
  • Entrauschung: Störendes Bildrauschen und kleine Flecken werden entfernt, Kanten geglättet.
  • Schwarzweiß: Das Bild wird von Farbe oder Graustufen in ein binäres Schwarzweißbild mit nur zwei möglichen Farbwerten umgewandelt, da die meisten Texterkennungs-Algorithmen nur mit binären Bildern arbeiten können.
  • Linienentfernung: Alle Linien, die kein Teil von Buchstaben sind, werden entfernt.
  • Layout-Analyse: In diesem Schritt werden Absätze, Spalten, Überschriften und ähnliches erkannt. Besonders bei mehrspaltigen Layouts ist dieser Schritt kritisch.
  • Linien- und Worterkennung: Die Grundlinie für Wörter und Zeichen wird gesucht, die Leerstellen zwischen Wörtern werden identifiziert.
  • Schriftarterkennung: Für die korrekte Zeichenerkennung muss das Programm zuerst die verwendete Schriftart herausfinden.
  • Segmentierung: Die Software analysiert, wo die Grenzen zwischen einzelnen Zeichen verlaufen.
  • Vereinheitlichen: Als letzten Schritt vereinheitlicht die Software das Seitenverhältnis und die Größe der isolierten Zeichen.

Wenn das Ausgangsbild das Preprocessing durchlaufen hat, erfolgt die eigentliche Texterkennung. Dafür gibt es zwei Arten von Algorithmen. Beim Matrix-Matching, auch Mustererkennung genannt, wird ein Zeichen Pixel für Pixel mit einer Vorlage verglichen. Dieses Verfahren funktioniert nur schlecht mit unbekannten Schriftarten, für die keine Vorlage existiert.

Das komplexere und modernere Verfahren ist die Feature-Extraction. Bei diesem Verfahren analysiert der Algorithmus Eigenschaften von Buchstaben wie Linien, Kreuzungen von Linien und Winkel und vergleicht sie mit abstrahierten Buchstabenmodellen. Dieses Verfahren kommt bei so gut wie jeder modernen OCR-Software zur Anwendung.

Der Output-Text wird schließlich noch einem Postprocessing unterzogen, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Das Postprocessing ist vor allem eine sprachliche Analyse. Die Wörter werden beispielsweise mit einer Liste von erlaubten Wörtern (Lexikon) abgeglichen, mit linguistischen Methoden wird die Sinnhaftigkeit des Ergebnisses geprüft. Modernen Texterkennungsprogrammen gelingt es auch, das Layout des Ausgangsmaterials zu einem großen Teil zu erhalten.

Eine kurze Geschichte der Texterkennung

Die Geschichte der Texterkennung geht zurück bis ins frühe 20. Jahrhundert. Schon im Jahr 1900 konzipierte der russische Forscher Tyurin eine Texterkennungsmaschine als Lesehilfe für Blinde, kam aber nie dazu, sie zu bauen.

Erste Versuche mit Lesehilfen für Blinde

Erst 1912 entwickelte der englische Physiker Edmund Edward Fournier d’Albe mit dem Optophone die erste funktionsfähige Lesemaschine. Dieses Gerät wandelte Text Buchstabe für Buchstabe in Töne um, die Blinde interpretieren konnten, um so zu „lesen“. Mit den ersten Versionen des Geräts konnten nur sehr langsame Lesegeschwindigkeiten von etwa einem Wort pro Minute erreicht werden. Mit späteren Versionen schafften geübte Personen bis zu 60 Wörter pro Minute.

In den folgenden Jahren und Jahrzehnten gibt es immer wieder kleinere Durchbrüche bei der Entwicklung von optischer Texterkennung. So entwickelte 1931 beispielsweise der israelische Physiker Emmanuel Goldberg eine „Statistikmaschine“, die fähig war, Zeichen zu erkennen und sie in Morsecode umzuwandeln. 1951 erfand der Amerikaner David H. Shepard eine Maschine mit dem Namen Gismo. Sie war dazu in der Lage, geschriebenen Text und Morsecode Buchstabe für Buchstabe vorzulesen.

Einen großen Sprung machte die Texterkennung 1954, als der Stanford-Professor John Linvill die erste tragbare Lesemaschine für Blinde entwickelte. Das Optacon genannte Gerät hat in etwa die Größe eines tragbaren Kassettenrekorders. Mit einem Kabel ist ein Kameramodul in der Größe eines Klappmessers daran angeschlossen. Auf dem Gerät selbst befinden sich bewegliche Metallstäbe, die ein fühlbares Bild des Buchstabens erzeugen. Linvill selbst hatte eine blinde Tochter und erfand das Optacon, um ihr das Lesen von gedrucktem Text zu ermöglichen.

Ray Kurzweil und computergestützte, universelle Texterkennung

All diese frühen OCR-Systeme funktionierten noch völlig ohne Computer und Digitaltechnik. Den Sprung ins digitale Zeitalter machte die optische Zeichenerkennung 1974, als der amerikanische Erfinder Ray Kurzweil seine Firma Kurzweil Computer Products Inc. gründet, um die erste OCR-Software zu entwickeln, die fähig war, so gut wie jede Schriftart zu erkennen.

Auch Kurzweil beabsichtigte ursprünglich, eine Lesemaschine für Blinde zu entwickeln. Dafür benötigte er zusätzlich zur Texterkennung zwei weitere Technologien: Flachbettscanner und eine Text-to-Speech-Engine. Es gelang ihm, alle diese Komponenten zu kombinieren und 1976 stellte er gemeinsam mit der amerikanischen Blindenvereinigung NFB (National Federation of the Blind) das fertige Gerät vor. Zwei Jahre später kamen Kurzweils Systeme auf den Markt.

Schnell stellte sich heraus, dass die Geräte nicht nur als Lesehilfe für Blinde nützlich waren. Einer der ersten großen Kunden war die juristische Datenbank LexisNexis, die damit Gesetzestexte und Zeitungsmeldungen digitalisierte.

So vergleichen wir

Als Orientierungshilfe für Interessierte haben wir die besten OCR-Programme unter die Lupe genommen und miteinander verglichen. In unserem Vergleich erfahren Leser schnell, welche Funktionen und Anwendungen zum technischen Zeichnen die verschiedenen Softwares anbieten.

Um die unterschiedlichen Programme miteinander zu vergleichen und zu bewerten, prüft unsere Redaktion diese hinsichtlich verschiedener Kriterien. Hierbei ist allerdings zu betonen, dass die Netzsieger-Platzierung lediglich als Orientierungshilfe bei der Kaufentscheidung dient. Welche Kriterien letztendlich entscheidend sind, muss jeder Nutzer individuell abwägen.

Texterkennung

Die Bereitstellung von Texten zur Weiterverarbeitung stellt die grundlegende Funktion der Software dar. Von wesentlicher Bedeutung ist, dass sie den vorgegebenen Text als Ganzes ohne Lücken erkennt. Des Weiteren spielt die Vielseitigkeit der Anwendung eine bedeutende Rolle. PDF-Dateien sind zwar die am meisten genutzten Formate, aber sie sollten nicht die einzigen sein, welche das Programm bearbeitet. Microsoft Office und Microsoft Word gehören bei vielen Nutzern zur Grundausstattung auf dem Computer. Daher muss die Software diese Programme unbedingt unterstützen.

Texte sind nicht zwangsweise immer nur in einer Sprache verfügbar, deshalb sollte die Software ausländische Schriften in gleich guter Qualität entziffern wie deutsche Vorlagen. Je mehr nutzbare Erkennungssprachen den Kunden in einer OCR-Software zur Verfügung stehen, desto einfacher gestaltet sich die Verarbeitung von Texten. Viele Funktionen sind für die Textbearbeitung wichtig: Texte müssen vergrößert, verkleinert und bei Bedarf auch verschoben werden. Der Netzsieger-Vergleich zeigt, dass unter anderem Adobe Acrobat Standard, Finereader Professional und Microsoft OneNote die nützlichsten Features umfassen.

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Eine gute OCR-Software erkennt auch ausländische Schriften.

Ein gutes Programm zeichnet sich vor allem durch die nachfolgenden Aspekte aus:

  • Übersichtlichkeit und eindeutige Formatierung
  • leichte Handhabung zur effektiven Textverarbeitung
  • verschiedene Erkennungssprachen
  • Umwandlung in verschiedenartige Datei-Formate

Preis-Leistungsverhältnis

Jeder User hat andere Vorstellungen und Ansprüche an ein Texterkennungs-Programm, weshalb die Programme im besten Fall ein großes Funktionsspektrum abdecken. Vor dem Erwerb ist es ratsam, sich genau über die Fähigkeit der OCR-Software zu informieren, um weder Geld noch Zeit zu verlieren. Es gibt Versionen zum Kauf auf CD oder zum Download direkt aus dem Internet.

Preislich schwanken die Angebote zwischen 50 und 110 Euro. Ob ein Produkt seinen Preis wert ist, liegt am Leistungsumfang. Manche Hersteller bieten auch kostenlose Software an. Hier ist jedoch besondere Vorsicht geboten, da oftmals mit dem Download auch Malware kopiert wird. Außerdem können Nutzer viele Funktionen erst mit der Vollversion freischalten – die dann oft einen stolzen Preis hat.

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Obwohl die meisten OCR-Programme fast fehlerfrei arbeiten, sollten Nutzer die kopierten Texte kontrollieren.

Unabhängig von der Dringlichkeit sollte ein Anbieter die Lieferung schnellstmöglich vornehmen. User, die eine OCR-Software online kaufen, machen sich mit den Versandbedingungen vertraut. Als weitere Option gilt der Erwerb im Fachhandel. Elektronikfachmärkte und Computershops haben die gewünschten Programme in aller Regel vorrätig. Am schnellsten funktioniert natürlich der Kauf per Download.

Usability

Im Grunde ist der Gebrauch einer OCR-Software nicht sonderlich schwer, da alle Programme nach demselben Prinzip arbeiten. Wer sich aber nur selten oder bisher noch gar nicht mit der Anwendung beschäftigt hat, ist auf eine einfache Handhabung angewiesen. Wünschenswert sind übersichtliche und benutzerfreundliche Menüs. Immerhin möchten Nutzer ohne Umwege zur Bearbeitung der Texte übergehen.

Auch das Ablesen des Vorlagetextes sollte mit nur wenigen Klicks erfolgen. Viel wichtiger ist die Bearbeitung des kopierten Teils. Die Software muss alle brauchbaren Funktionen gut ersichtlich und leicht verständlich aufzeigen. Meistens sind die Optionen ähnlich wie in herkömmlichen Textverarbeitungsprogrammen angeordnet.

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Texterkennungs-Programme machen das Abtippen überflüssig.

Hilfe und Support

Trotz aller Übersichtlichkeit tauchen bei Usern – sowohl bei Einsteigern als auch bei erfahrenen Nutzern – Fragen auf, die nur ein Fachmann klären kann. Aus diesem Grund sollte ein seriöser Hersteller auf mehrere Arten erreichbar sein: entweder per E-Mail, Telefon oder im Live-Chat. Auch ein umfangreicher FAQ-Bereich kann hilfreich sein. Entsprechende Adressen finden Nutzer auf dem Produkt oder auf der Internetseite des Unternehmens.

Nicht zuletzt sollten vor allem Anfänger das Supportangebot beim Kauf einer Software berücksichtigen. Gibt es Tutorials oder Handbücher, die das Arbeiten mit der Anwendung ausführlich erklären?

Fazit der Redaktion

OCR-Programme sind ein hilfreiches Werkzeug für die Umwandlung von Grafiken in Textdateien und die anschließende Bearbeitung. Kriterien wie Benutzerfreundlichkeit, Funktionsumfang und Preis-Leistungsverhältnis bestimmen, ob eine bestimmte Anwendung eine gute Option darstellt. Um einen Überblick zu geben, hat die Netzsieger-Redaktion verschiedene Programme auf ihre Qualität hin überprüft. Die Spitzenposition in unserem Vergleich nimmt die Software OMNIPAGE Ultimate von Nuance ein. Diese überzeugt durch die Unterstützung von über 120 Sprachen, auch das Einlesen von komplexen Inhalten wie Tabellen gelingt der Software mühelos. Eine preiswertere Alternative stellt das Programm ABBYY FineReader dar, welches die meisten Eingabeformate erkennt und in alle relevanten Dateiformate ausgeben kann. In den Testberichten können Interessierte detaillierte Informationen zu den einzelnen Produkten nachlesen.