Überlegen Sie, ob Sie Tesseract einsetzen sollen oder nicht? Tesseract ist die Open-Source-OCR-Lösung. Die Wahl für die meisten Unternehmen, da sie kostenlos ist, einen hohen Bekanntheitsgrad hat und viele Einsatzmöglichkeiten bietet.
Obwohl es kostenlos ist, ist es nicht immer die beste Wahl. Viele OCR-Software-Lösungen haben die Bilderkennungsqualität von Tesseract mit KI-Technologien längst übertroffen und bieten eine einfachere Einrichtung und eine vortrainierte Dateierkennung.
Macht es für Sie also noch Sinn, die Tesseract OCR-Software im Jahr 2025 zu verwenden?
In diesem Blog erklären wir Ihnen, was Tesseract ist, wie es funktioniert und ob Tesseract die richtige Option für Ihren Anwendungsfall ist. Lassen Sie uns beginnen.
Kurzübersicht
- Kostenlose OCR-Lösung: Tesseract ist eine Open-Source-Software zur Texterkennung in Bildern und PDFs.
- Eingeschränkte Genauigkeit: Schwierigkeiten bei schlechter Bildqualität, komplexen Layouts und mehrspaltigen Dokumenten.
- Kein KI-Support: Keine automatische Verbesserung oder Anpassung an verschiedene Dokumententypen.
- Hoher Entwicklungsaufwand: Unternehmen müssen eigene Schnittstellen und Automatisierungsprozesse programmieren.
- Moderne OCR-Alternativen: KI-gestützte Lösungen wie Klippa DocHorizon bieten höhere Präzision, Automatisierung und eine einfache Integration.
Was ist Tesseract?
Tesseract ist eine Open-Source-OCR-Engine, die gedruckten oder geschriebenen Text aus Bildern extrahiert. Ursprünglich wurde es von Hewlett-Packard entwickelt, und die Weiterentwicklung wurde später von Google übernommen. Aus diesem Grund ist sie jetzt als „Google Tesseract OCR“ bekannt.
Aber was ist eine Open Source OCR? Es bedeutet einfach, dass sie für jeden frei zugänglich ist, entweder direkt oder über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Mit Tesseract OCR können Benutzer Text aus Bildern mit effizienter Inline- und Zeichenmustererkennung der OCR-Engine extrahieren.
Derzeit unterstützt Tesseract bereits die Spracherkennung für mehr als 100 Sprachen „out of the box“. Die neueste Version von Tesseract (4.0) verfügt über eine KI-Integration durch ein neuronales LSTM-Netzwerk, um Eingaben unterschiedlicher Größe besser zu erkennen und zu verarbeiten.
Eine der großen Stärken von Tesseract ist die Kompatibilität mit vielen Programmiersprachen und Frameworks unter Verwendung von Wrappern wie Pytesseract, auch bekannt als Python-Tesseract. Schauen wir uns diese Verbindung zwischen Tesseract OCR und Python genauer an.
Open Source Python OCR-Software
Pytesseract ist nicht nur OCR in Python, Open-Source-Software oder eine Python-Bibliothek, sondern dient auch als Wrapper für die Tesseract OCR Engine von Google. Dabei wird Python-Code um die Tesseract OCR-Engine gewickelt, sodass Kompatibilität und die Fähigkeit, mit verschiedenen Software-Strukturen zu arbeiten, gewährleistet sind.
Beachten Sie, dass es noch andere Python OCR-Bibliotheken und Wrapper gibt, die mit Tesseract gekoppelt werden können, z. B.:
- PYOCR – ermöglicht mehr Optionen für die Satz-, Ziffern- und Worterkennung
- Textract – ermöglicht die Extraktion von PDF-Daten für große Dateien und Pakete
- OpenCV – open source Bibliothek von Programmierfunktionen mit Schwerpunkt auf Computer Vision (CV) in Echtzeit
- Leptonica – ermöglicht Bildverarbeitungsfunktionen und Bildanalyseanwendungen mit seiner Bildverarbeitungsbibliothek
- Pillow – eine weitere Python-Bibliothek für Bildverarbeitung, die das Öffnen, Bearbeiten und Speichern einer umfangreichen Liste von Bilddateiformaten unterstützt
Nachdem wir nun erklärt haben, was Tesseract ist und wie es mit Python zusammenhängt, wollen wir uns nun die einzelnen Schritte des Tesseract OCR-Prozesses ansehen.
Schritte im Tesseract OCR-Prozess
Um Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie der Tesseract OCR-Prozess normalerweise aussieht, haben wir ihn in die folgenden Schritte unterteilt:
- API-Anfrage – Der Zugriff auf Tesseract OCR ist nur über eine API-Integration möglich. Sobald die Verbindung zwischen Ihrer Lösung und Tesseract hergestellt ist, können Sie API-Anfragen von Ihrer Lösung an die Tesseract OCR-Engine senden.
- Eingabebild – Mit einer API-Anfrage können Sie Ihr Eingabebild zur Textextraktion einsenden.
- Bildvorverarbeitung – Vor der Datenextraktion kommen die Bildvorverarbeitungsfunktionen der Tesseract OCR-Engine zum Einsatz. Dieser Schritt soll sicherstellen, dass die Bildqualität so hoch wie möglich ist, um genaue Datenextraaktionsergebnisse zu erzielen. Häufig wird OpenCV mit Tesseract gekoppelt, um die Bildqualität vor der Datenextraktion zu verbessern.
- Datenextraktion – Zusammen mit trainierten Datensätzen und Leptonica oder OpenCV verarbeitet die Tesseract OCR-Engine das Eingabebild und extrahiert die Daten.
- Textkonvertierung – Nachdem die Daten (Text) aus dem Eingabebild extrahiert wurden, können sie nun in ein von Tesseract unterstütztes Format konvertiert werden, z. B. PDF, einfacher Text, HTML, TSV und XML.
- API-Antwort – Sobald die Ausgabe fertig ist, erhält Ihre Lösung eine API-Antwort mit der fertigen Ausgabe zurück.
Um diesen OCR-Fluss einzurichten, sind Kenntnisse und Zeit erforderlich, um alle relevanten API-Verbindungen herzustellen. Darüber hinaus müssen Sie die entsprechenden Komponenten wie Bibliotheken und Wrapper finden und umfangreiche Codierungsarbeiten durchführen. Dies hängt vor allem von Ihrem Anwendungsfall und Ihrer OCR-Anwendung ab.
Wie bereits erwähnt, wird Tesseract häufig mit OpenCV gepaart, um die Qualität des Eingangsbildes auf den heutigen Stand zu bringen. Schauen wir uns nun genauer an, wie das funktioniert.
Bessere Bildverarbeitung durch Kombination von OpenCV & Tesseract
Um zu verstehen, warum OpenCV häufig mit Tesseract OCR kombiniert wird, müssen wir erstmal Computer Vision erklären. Computer Vision ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern und Software ermöglicht, digitale Bilder, Videos oder andere visuelle Eingaben zu sehen, zu erfassen und zu interpretieren. Aber was hat das mit OpenCV zu tun?
OpenCV ist eine Open-Source-Bibliothek mit Computer-Vision-Funktionen, die die Datenextraktion von OCR-Engines wie Tesseract verbessern können. Zu diesem Zweck könnten Sie die OpenCV-Bibliothek verwenden, um die folgenden Funktionen in die OCR-Lösung zu integrieren:
- Objekterkennung – ermöglicht es der Lösung, eine Vielzahl von Objekten zu erkennen
- Tiefe neuronale Netze (DNN) – ermöglicht der Lösung, Bilder zu klassifizieren
- Bildverarbeitung – ermöglicht es der Lösung, Eingabebilder mit verschiedenen Techniken wie Kantenerkennung, Pixelmanipulation, De-Skewing usw. besser zu verarbeiten.
Ohne OpenCV ist Tesseract nicht so ausgereift, wie wir es von den heutigen OCR-Lösungen erwarten würden, da viele von ihnen verschiedene KI-Technologien einsetzen.
Da Sie nun wissen, dass Tesseract OCR mit anderen Bibliotheken von Programmierfunktionen wie OpenCV verbessert werden kann, lassen Sie uns einen genaueren Blick auf einen der am häufigsten verwendeten Tesseract-Wrapper in Python werfen: PyTesseract.
Wie funktioniert (Py)Tesseract?
Bisher wissen wir, dass Pytesseract ein Wrapper für Googles Tesseract OCR in Python mit zusätzlichen Funktionen ist, die Tesseract allein nicht hat. Was sind diese Funktionen, und wie funktioniert es?
Pytesseract kann als eigenständiges Skript für Tesseract verwendet werden und ermöglicht es, erkannten Text zu drucken, anstatt ihn in eine Datei zu konvertieren.
Pytesseract kann alle Bilddateien lesen, die von Imaging-Bibliotheken wie Leptonica und Pillow unterstützt werden, einschließlich JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF und viele andere. Daher wird es häufig in Bild-zu-Text-Python-OCR-Anwendungsfällen eingesetzt.
Die Funktionsweise von Pytesseract besteht darin, dass es die Text- und Grafikelemente eines gescannten Bildes in eine Bitmap umwandelt.
Diese Bitmap ist einfach eine Konstruktion aus weißen und schwarzen Punkten. Wie bei jeder OCR, durchläuft das Bild vor der Datenextraktion und -konvertierung eine Vorverarbeitungsphase zur Anpassung von Helligkeit und Kontrast.
Das Pytesseract-Framework ist für eine bessere Spracherkennung optimiert, wovon auch die Tesseract OCR von Google profitiert. Außerdem ist dieses Framework hervorragend in der Lage, die verwendeten Schriftarten und die Ausrichtung des Textes auf dem Eingabebild zu erkennen.
So kann es beispielsweise eine Orientierungskennzahl bereitstellen, um die Erkennung der Ausrichtung sicherzustellen. Eine der wichtigsten Funktionen ist jedoch, dass es Ihnen die Bounding-Box-Informationen der OCR liefern kann.
Es ist schön, sich mit den Funktionen und der Funktionsweise von Pytesseract Python OCR vertraut zu machen, aber es enthält keine Details darüber, wie man Googles Tesseract OCR verwendet. Damit befassen wir uns als Nächstes!
Python OCR Anwendungsfälle mit Tesseract
Wenn Sie in einem Unternehmen tätig sind, das Dokumente von Kunden, Lieferanten, Partnern oder Mitarbeitern verarbeitet, stehen die Chancen gut, dass Sie Ihren Workflow bei der Dokumentenverarbeitung mit Tesseract OCR verbessern können. Im Folgenden haben wir einige Anwendungsfälle aufgeführt, in denen Python OCR eingesetzt werden kann.
- Automatisierte Dateneingabe – Engpässe werden oft durch mühsame Aufgaben wie die Dateneingabe verursacht. Mit OCR können Sie die manuelle Dateneingabe vermeiden und die Kosten um bis zu 70 % senken.
- Digitales Kunden-Onboarding – OCR kann bei der Extraktion persönlicher Informationen aus Ausweisdokumenten sehr hilfreich sein. Mit OCR können Sie Ihren Kunden eine Remote-Onboarding-Lösung anbieten, ohne dass ein Onboarding-Prozess an der Rezeption erforderlich ist.
- Automatisiertes Quittungs-Clearing für Kundenbindungskampagnen – Was ist, wenn Sie eine große Kundenbindungskampagne mit einer beträchtlichen Menge an zu prüfenden Quittungen haben? Zunächst müssen Sie die Daten vor der Validierung in Ihre Datenbank extrahieren. Dabei kann Ihnen Tesseract helfen.
- Automatisierte Rechnungsverarbeitung für die Kreditorenbuchhaltung – Kreditorenbuchhaltungsprozesse durchlaufen viele Stufen und beginnen immer mit der manuellen Dateneingabe. Mit OCR können Sie die Durchlaufzeit und die Kosten durch automatisierte Rechnungsdatenextraktion reduzieren.
- Digitale Archivierung – Es kann viel Zeit kosten, eine Information aus einem Papierarchiv zu finden. Die digitale Archivierung mit OCR bietet viele Vorteile für Unternehmen, wie z. B. Kosteneinsparungen, Einhaltung der DSGVO-Vorschriften und besseren Zugang zu Daten.
- Extraktion von Fahrzeugidentifikationsnummern (VIN) – Die manuelle Eingabe von Fahrzeugidentifikationsnummern (VIN) auf Papier oder Formularen ist nicht immer der effizienteste Weg, um sie zu verarbeiten. Die Extraktion der Fahrzeugidentifikationsnummern mit Tesseract OCR ist unkompliziert und kann Ihre Abläufe erheblich verbessern.
Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihr Anwendungsfall hier nicht beschrieben wurde. Tesseract kann im Allgemeinen viele dokumentenbezogene Arbeitsabläufe wie jede andere Python OCR-Lösung verbessern. Allerdings ist zu beachten, dass es sich nicht um eine Standardlösung handelt.
Das bedeutet, dass Sie für jeden der oben genannten Anwendungsfälle mehrere APIs miteinander verbinden und eine Vielzahl von Python-Wrappern und Bibliotheken mit Programmierfunktionen verwenden müssen.
Darüber hinaus müssen Sie die OCR-Engine mit einer beträchtlichen Datenmenge trainieren, um Ihren Anwendungsfall zu unterstützen, was einen enormen Ressourcenaufwand erfordert, sowohl zeitlich als auch finanziell.
Tesseract auf die Verarbeitung Ihrer Dateien trainieren
In den Fällen, in denen Tesseract Ihre Anforderungen an die Datenextraktion nicht direkt unterstützt, müssen Sie die OCR-Engine selbst trainieren. Praktisch bedeutet dies, dass Sie tausende von Beispielbildern oder -dokumenten benötigen, um Tesseract OCR zu trainieren. Dies wird auch als „Trainingsdaten“ bezeichnet.
Nicht alle Unternehmen haben Trainingsdaten zur Verfügung. Die Beschaffung von Trainingsdaten kann Ihr Unternehmen eine beträchtliche Summe Geld kosten. Und wenn Sie die Daten selbst annotieren würden, würde Sie das sowohl Zeit als auch Geld kosten.
Dies sind oft die Hauptgründe, warum viele Unternehmen lieber eine Lösung wählen, die bereits Out-of-the-Box-Optionen bietet. Es gibt jedoch noch weitere Gründe, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich auf eine Open-Source-OCR-Lösung wie Tesseract von Google stürzen.
Einschränkungen von Tesseract OCR
Tesseract OCR ist in vielen Szenarien eine nützliche Open-Source-Lösung. Doch wie bei jeder Open-Source-Software gibt es auch hier einige Nachteile, die je nach Anwendungsfall berücksichtigt werden sollten.
Technische Einschränkungen
- Geringere Genauigkeit im Vergleich zu KI-gestützten OCR-Lösungen
- Fehlende Handschrifterkennung – Tesseract kann nur gedruckten Text verarbeiten
- Empfindlich gegenüber Bildqualität – eine ausreichend hohe DPI ist erforderlich
- Schwierigkeiten bei komplexen Hintergründen – Fehleranfälligkeit bei schlechter Kontrasttrennung
- Begrenzte Dateiformat-Unterstützung – nicht alle gängigen Formate sind nativ kompatibel
Entwicklungsaufwand & Integration
- Hoher Entwicklungsaufwand – die Implementierung einer eigenen Lösung mit Tesseract erfordert viel Zeit und Ressourcen
- Keine grafische Benutzeroberfläche (GUI) – eine eigene Schnittstelle muss entwickelt oder integriert werden
- Fehlende KI-Funktionalität – für Automatisierung von Dokumentenprozessen (z. B. Verifizierung) sind zusätzliche Entwicklungen erforderlich
- Aufwendige Systemanbindung – für Integrationen mit ERP- oder Buchhaltungssystemen sind eigene Lösungen nötig
Ist Tesseract die richtige Wahl?
Tesseract kann eine praktische Option sein, wenn Ihr OCR-Anwendungsfall einfach ist und Sie über interne Expertise in Python verfügen.
Benötigen Sie jedoch eine präzisere, skalierbare und sofort einsatzbereite Lösung, ist Tesseract oft nicht die beste Wahl. Kostenpflichtige OCR-Lösungen sind in vielen Fällen einfacher in der Implementierung und können trotz Lizenzgebühren kosteneffizienter sein.
Mögliche Herausforderungen bei der Nutzung von Tesseract:
- Lange Einrichtungszeit
- Mangelnde Unterstützung für spezifische Anwendungsfälle
- Fehlende oder unzureichende Trainingsdaten
- Begrenztes internes Wissen über OCR-Entwicklung in Python
Die bessere Alternative zu Tesseract OCR: Klippa DocHorizon
Klippa DocHorizon ist mehr als nur eine OCR-Software – es ist eine intelligente Dokumentenverarbeitungslösung, die über die reine Texterkennung hinausgeht. Durch den Einsatz modernster KI-Technologien ermöglicht DocHorizon eine präzisere, flexiblere und skalierbare Verarbeitung von Dokumenten.
Warum Klippa DocHorizon statt Tesseract OCR?
| Feature | Tesseract OCR | Klippa DocHorizon |
| OCR Accuracy | Limited | KI-gestützt, hohe Präzision |
| Handschrift erkennen | Nein | Ja |
| Automatisierung | Manuell | Vollautomatisch |
| Datenvalidierung | Nicht möglich | Integriert |
| Dokumententypen | Begrenzt | Breite Unterstützung |
- Höhere Genauigkeit – Dank KI-gestützter Verarbeitung erkennt DocHorizon Texte und Daten mit höherer Präzision als Tesseract OCR.
- Keine Vorlagen erforderlich – DocHorizon ist nicht an feste Layouts oder bestimmte Dateiformate gebunden, was eine flexible Skalierung ermöglicht.
- Automatisierte Workflows – Neben der Texterkennung übernimmt DocHorizon auch die Klassifizierung, Validierung und Maskierung von Daten.
- Breite Dokumentenunterstützung – Erfassen Sie Daten aus Rechnungen, Quittungen, Pässen, Ausweisen, Führerscheinen und vielen weiteren Dokumenten, unabhängig von der Sprache.
- Schnelles Onboarding – Unser spezialisiertes Onboarding-Team sorgt für eine schnelle und reibungslose Implementierung.
- Mobiles Scannen – Nutzen Sie OCR direkt auf mobilen Geräten, um Dokumente von überall zu digitalisieren.
- Maßgeschneiderte Lösungen – Falls Ihre Anforderungen über Standardlösungen hinausgehen, entwickelt unser Team individuelle Anpassungen für Ihren Anwendungsfall.
Fazit: Mehr als nur OCR
Tesseract OCR ist eine solide Open-Source-Lösung für einfache Texterkennung, doch bei komplexeren Anforderungen stößt es an Grenzen. Klippa DocHorizon bietet Ihnen eine intelligente, sofort einsatzbereite Lösung, die präziser, flexibler und vollständig automatisierbar ist.
FAQ
Tesseract OCR ist eine Open-Source-Texterkennungssoftware, die gedruckten oder getippten Text aus Bildern und PDFs extrahieren kann. Sie nutzt Optical Character Recognition (OCR), um Buchstaben, Zahlen und Symbole zu erkennen und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.
Tesseract OCR bietet eine solide Basis für einfache Texterkennung, hat jedoch einige technische Einschränkungen: Es benötigt hochwertige Bilddateien, um genaue Ergebnisse zu liefern.
Komplexe Layouts, Tabellen und mehrspaltige Dokumente werden oft fehlerhaft erkannt.
Die Texterkennung ist nicht KI-gestützt, sodass sie nicht selbstständig dazulernt.
Handschriftliche Texte können nicht verarbeitet werden.
Tesseract arbeitet mit regelbasierten Modellen und ist nicht mit KI oder maschinellem Lernen optimiert. Dadurch kann es Verzerrungen, schlechte Beleuchtung oder niedrige Auflösungen nicht gut kompensieren, was zu Fehlern in der Texterkennung führt. Zudem ist es nicht für moderne Dokumententypen optimiert, wodurch die Erkennungsrate je nach Eingabequalität stark schwanken kann.
Nein, Tesseract eignet sich eher für kleinere Projekte oder einfache Texterkennung, da es keine integrierten Automatisierungsfunktionen bietet. Unternehmen mit hohem Dokumentenvolumen oder komplexeren Workflows (z. B. Validierung, Datenextraktion oder Dokumentenklassifizierung) stoßen schnell an Grenzen und müssen oft zusätzliche Entwicklungsarbeit leisten.
Wenn Unternehmen eine präzisere, skalierbare und automatisierbare Lösung benötigen, ist eine erweiterte OCR-Lösung sinnvoll. Besonders, wenn:
Verschiedene Dokumententypen verarbeitet werden müssen (z. B. Rechnungen, Ausweise, Verträge).
Hohe Erkennungsgenauigkeit erforderlich ist, auch bei schlechter Bildqualität.
Prozesse automatisiert werden sollen, z. B. durch Datenklassifizierung und Validierung.
Eine einfache Integration in bestehende Systeme (ERP, DMS, CRM) gewünscht ist.
Moderne OCR-Plattformen wie Klippa DocHorizon bieten KI-gestützte Texterkennung mit höherer Genauigkeit, besserer Automatisierung und flexiblerer Integration. Sie unterstützen mehr Dateiformate, sind einfacher in bestehende Systeme einbindbar und ermöglichen eine effiziente Dokumentenverarbeitung ohne manuelle Nachbearbeitung.