Quantitative Methoden haben in den Filmwissenschaften eine lange Tradition, die bis auf die prädigitale Ära zurückreichen (Salt 1974; Vonderau 2020). Zahlreiche Projekte in den digitalen Filmwissenschaften setzen mittlerweile computergestützte Methoden ein, um quantitative Analysen durchzuführen oder qualitative Arbeiten zu unterstützen. Anwendungsbereiche sind unter anderem die Analyse von Farben (Burghardt et al. 2016; 2018; Kurzhals et al. 2016; Flueckiger 2017; Pause / Walkowski 2018; Masson et al. 2020;), Annotationsmöglichkeiten (Kuhn et al. 2015; Halter et al. 2019; Schmidt / Halbhuber 2020; Schmidt et al. 2020a) oder Schnittlängen und -typen (DeLong 2015; Baxter et al. 2017). Häufig werden dabei die Texte von Filmen (Skripte, Untertitel) analysiert (Hoyt et al. 2014; Holobut et al. 2016; Byszuk 2020; Holubut / Rybicki 2020). Durch Entwicklungen im Bereich der Computer Vision (computergestütze Bilderkennung/Bildanalyse) (CV) bieten sich jedoch neue Möglichkeiten für Digital Humanities (DH)-Projekte, die mit Videos arbeiten, die bereits erfolgreich für Filme, Internetvideos oder Theateraufführungen eingesetzt werden (Zaharieva et al. 2012; Howanitz et al. 2019; Pustu-Iren et al. 2020; Schmidt et al. 2021c; Schmidt / Wolff 2021). Wir präsentieren im folgenden Beitrag eine explorative Studie zum Einsatz einer Auswahl an CV-Methoden, die wir für potentiell wertvoll für den Bereich der Spielfilm-Analyse einschätzen. Wir orientieren uns dabei am explorativen Forschungsansatz definiert von Wulff (1998) für die Filmanalyse.