Die 10 besten Open-Source-OCRs 2025

OCR-Technologie (Optical Character Recognition) spielt eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung gedruckter oder handgeschriebener Texte in digitale Daten und unterstützt Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik.

Immer mehr Nutzer entscheiden sich für Open-Source-OCR-Modelle, die durch ihre Kosteneffizienz und Flexibilität überzeugen. Dank einer aktiven Community profitieren diese Tools von regelmäßigen Updates und Verbesserungen.

Auch wenn sie viele Vorteile bieten, können sie Kompatibilitätsprobleme aufweisen, unterschiedliche Erkennungsqualität liefern, eine technische Einrichtung erfordern und oft weniger Funktionen bieten als kommerzielle OCR-Lösungen. Lesen Sie weiter, um unsere Auswahl der zehn besten Open-Source-OCR-Tools für 2025 zu entdecken.

1- Tesseract

Tesseract ist eine leistungsstarke Open-Source-OCR, die von Google gepflegt wird und mit Linux, Windows und OS X kompatibel ist. Sie unterstützt zahlreiche Sprachen, und zusätzliche Erweiterungen können hinzugefügt werden. Obwohl sie flexibel ist, kann die Nutzung für Einsteiger komplex sein, da Programmierkenntnisse und Einrichtung erforderlich sind. Beherrscht man sie jedoch, liefert sie präzise Ergebnisse und ist äußerst vielseitig.
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2- EasyOCR

EasyOCR überzeugt durch einfache Integration und gute Leistung, insbesondere bei Bildern mittlerer Qualität. Es unterstützt über 80 Sprachen und lässt sich leicht in Python-Projekte einbinden. Zwar ist es bei komplexen Fällen weniger effizient als Tesseract, aber seine Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit machen es zur idealen Wahl für einfachere Anforderungen.

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3- Mistral

Mistral ist eine leistungsfähige und schnelle OCR, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, eine Vielzahl von Bildformaten zu verarbeiten. Besonders geschätzt wird sie für ihre hohe Erkennungsgenauigkeit – sowohl bei einfachen Dokumenten als auch bei komplexen Layouts.
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4- OCRopus

OCRopus ist eine modulare Lösung, die Anpassung und Flexibilität bietet, um spezifische Projektanforderungen zu erfüllen. Besonders hervorzuheben ist die Fähigkeit, historische und handgeschriebene Dokumente zu verarbeiten – ideal für erfahrene Anwender mit spezialisierten Textverarbeitungsanforderungen.
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5- Doctr

Doctr ist ein modernes OCR-Tool, das sich auf die Erkennung strukturierter Dokumente wie Formulare oder Scans konzentriert. Es basiert auf Deep-Learning-Modellen und liefert gute Ergebnisse bei Dokumenten mit unterschiedlichen Layouts. Es überzeugt durch hohe Genauigkeit bei klar strukturierten Texten, kann jedoch bei komplexen Dokumenten an seine Grenzen stoßen.
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6- Kraken

Kraken ist eine fortschrittliche OCR-Engine, die sich besonders gut für alte oder historische Dokumente eignet. Sie bietet außergewöhnliche Genauigkeit bei schwierigen Texten und komplexen Layouts. Auch wenn sie weniger bekannt ist, ist Kraken eine ausgezeichnete Wahl für Projekte, die präzise Texterkennung benötigen.
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7- Surya OCR

Surya OCR zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Dokumente zu verarbeiten – insbesondere solche mit Tabellen oder mathematischen Symbolen. Es bietet hohe Genauigkeit, ist aber bei großen Datenmengen etwas langsamer.
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8- CuneiForm

CuneiForm ist eine Open-Source-OCR, die zwar weniger leistungsfähig als andere Lösungen ist, sich aber für grundlegende Texterkennungsaufgaben eignet. Sie unterstützt mehrere Bildformate und ist leicht einsetzbar – ideal für Nutzer ohne technische Kenntnisse.
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9- OCRmyPDF

OCRmyPDF ist ideal, um OCR-Prozesse für PDF-Dateien zu automatisieren – besonders bei großen Mengen gescannter Dokumente. Zwar beschränkt es sich auf PDFs, bietet aber hervorragende Effizienz bei der Massenverarbeitung.
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10- OCR Space