Anleitung
Dies ist ein kostenloses Visitenkarten-OCR, das vollständig in Ihrem Browser läuft: Ziehen Sie das Foto einer Karte hinein und erhalten Sie das automatisch auf den Kartenrahmen zugeschnittene Bild mit Perspektivkorrektur, den vollständigen Text sowie alle darauf gefundenen E-Mail-Adressen, Telefonnummern, URLs und Postleitzahlen. Es wird nichts hochgeladen – die OCR-Engine (PaddleOCR, kompiliert zu WebAssembly) läuft auf Ihrem Gerät.
So erfassen Sie eine Visitenkarte per OCR
- Ziehen Sie ein Kartenfoto auf das Tool. Tippen Sie auf einem Smartphone auf „Foto aufnehmen“, um die Karte direkt zu fotografieren; ein Klick zur Dateiauswahl funktioniert ebenfalls. PNG, JPEG und WebP funktionieren.
- Warten Sie einen Moment – beim ersten Durchlauf wird das OCR-Modell (~25MB) heruntergeladen, das danach zwischengespeichert wird.
- Erhalten Sie das zugeschnittene Kartenbild und den erkannten Text. E-Mail, Telefon, URL und Postleitzahl werden separat hervorgehoben.
- Kopieren Sie den Text oder laden Sie das zugeschnittene Bild herunter.
Was Sie erhalten
Beispiel
Das Foto einer Karte mit der Aufschrift 「Unbounded Pioneering inc / Ryosuke Suzuki / [email protected] / 03-1234-5678」 auf einem Schreibtisch liefert die sauber aus dem Schreibtisch-Hintergrund freigestellte Karte, den vollständigen Text sowie [email protected] / 03-1234-5678 als kopierbereite Chips.
Wann Sie stattdessen das KI-Stapeltool verwenden sollten
Dieses Tool liest eine Karte nach der anderen und teilt Name, Firma oder Position nicht in Felder auf. Wenn Sie einen Stapel Karten von einer Veranstaltung haben und Name / Firma / Position / E-Mail / Telefon / Adresse in getrennten Spalten möchten – exportiert als CRM-fertige CSV oder als vCard-Datei, mit Ausführungsverlauf – verwenden Sie Visitenkarten in CSV umwandeln.
Einschränkungen
- Funktioniert am besten bei flachen, gut ausgeleuchteten und frontal aufgenommenen Fotos; starke Perspektive oder Blendungen verringern die Genauigkeit.
- Handschrift und stark stilisierte Logo-Schriften werden häufig falsch gelesen.
- Die Kantenerkennung benötigt einen gewissen Kontrast zwischen Karte und Hintergrund – eine weiße Karte auf einem weißen Schreibtisch greift auf den lockereren, textbasierten Zuschnitt ohne Perspektivkorrektur zurück.
