TextSniper für macOS: Schnelle OCR-Texterkennung mit wenigen Klicks

Kopiert Text von Fotos und mehr

Mit der Mac-App TextSniper (Mac Store-Link), die auch für M1-Macs optimiert ist, kann man jeglichen Text abfotografieren und in editierbaren Text umwandeln. Das ganze wird über einen Screenshot realisiert, die Texterkennung erfolgt binnen weniger Sekunden.

Wenn Text einfach markiert und kopiert werden kann, macht TextSniper natürlich keinen Sinn. Aber ihr könnt mit der App auch Text analysieren, der nicht kopierbar ist. Zum Beispiel auf Fotos, Rechnungen, Belegen, gescannten Dokumenten, YouTube-Videos, Zoom-Meetings und vieles mehr.


Die Texterkennung erfolgt direkt auf dem Mac und funktioniert auch ohne Internetverbindung. Der Text wird in der Zwischenalge abgelegt und kann dann in weiteren Apps einfach eingefügt und verwendet werden. Ebenso gibt es eine Vorlesefunktion: Der erkannte Text wird dann automatisch vorgelesen. Folgende Sprachen werden unterstützt: Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Portugiesisch, Italienisch sowie Traditionelles und Vereinfachtes Chinesisch.

Die Handhabung ist einfach, die Texterkennung rasant und die Ergebnisse gut. TextSniper kostet im Mac App Store 9,99 Euro, ebenso könnt ihr das Programm über Setapp beziehen.

‎TextSniper - OCR simplified
‎TextSniper - OCR simplified
Entwickler: Valerijs Boguckis
Preis: 9,99 €

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Kommentare 7 Antworten

  1. Ach ja… wir haben 2021 und es gibt noch immer keine KI die Texte so wie wir Menschen lesen kann…
    Jede Texterkennungssoftware hat irgendeinen Knacks bzw. liefert immer mal irgendein Ergebnis falsch.
    vielleicht baut uns ja der Musk eine.

    1. Es ist halt auch tatsächlich kein super simples Problem. In der Regel brauchst du ein eigenes Modell pro Sprache, da jede Sprache eine andere Grammatik hat. Sprache wandelt sich, vermischt sich (insbesondere Englisch ist allgegenwärtig) und ist extrem Kontextsensitiv und -abhängig und das ist schwierig für eine KI.

      Man hat schon extrem viel Fortschritte gemacht bei der Texterkennung durch (Rekurrente) Neuronale Netze gegenüber zB Hidden-Markov-Models, die davor State of the Art waren. Dazu kommen noch Schwierigkeiten wie unterschiedliche Schriftarten oder gar Handschriften.

      Ich finde trotzdem allem funktioniert Text- und Schrifterkennung schon extrem gut. Schrifterkennung is übrigens leichter weil man dazu noch die Stiftbewegung als Daten hat.

    1. Super Tipp! Danke dafür. Sind tatsächlich auf’s Erste sehr gute Ergebnisse bei der Objekterfassung die nur noch wenig Nacharbeit benötigen. Werd es mal noch an komplexeren Dingen testen, die 5€ irgendwas hat sich der Entwickler aber schon verdient ?

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