\section{Verwendete Technologien}
\label{technologien}

\subsection{Texterkennungssystem}
\label{texterkennungssystem}

Die Nutzung der in \autoref{einleitung} erwähnten Anwendungen \bzw Dienstleistungen ist kostenpflichtig und die genaue innere Vorgehensweise dieser Programme ist nicht öffentlich bekannt \mcite{textract_pricing, gcv_pricing, azurevision_pricing}. 

Aufgrund dieser Tatsachen ist die Wahl des Texterkennungssystems für die prototypische Implementierung dieser Bachelorarbeit auf die seit 2005 unter der Freie-Software-Lizenz "Apache 2.0" veröffentlichten "Tesseract Open Source OCR Engine" (kurz: Tesseract) gefallen \mcite{Smith2007}. Diese basiert seit der Major-Version 4 auf einem neuronalen Netz, durch welches mithilfe von sprachspezifischen Trainingsdaten Texte in Bildern erkannt werden können. Außerdem stellt sie mit mittlerweile über 50.000 Sternen auf der Repository-Hosting-Plattform GitHub eines der beliebtesten Texterkennungssysteme dar \mcite{tessdoc}{tessrepo}.

\subsection{Bildbearbeitungswerkzeug}
\label{bildbearbeitungswerkzeug}

Als Werkzeug für die Durchführung der notwendigen Bildbearbeitungsschritte wurde die Softwarebibliothek "ImageMagick" \mcite{imagemagick} gewählt. Sie ist umfassend dokumentiert, flexibel und lässt sich gut in gängige Programmiersprachen einbinden. Viele in der Bildverarbeitung genutzte Operationen sind außerdem bereits implementiert, was schnelles Prototyping vereinfacht und die Bibliothek zu einer idealen Wahl für die Realisierung von Bildbearbeitungsschritten in der prototypischen Implementierung macht.