Die optische Zeichenerkennung (engl. Optical Character Recognition – OCR) von historischen Texten weißt oftmals niedrige Erkennungsraten auf. Mit einem gekonnten Preprozessing und ocropy (auch ocropus), einem modular aufgebauten Kommandozeilenprogramm auf Basis eines neuronalen long short-term memory Netzes, ist es möglich, deutlich bessere Ergebnisse zu erzielen. (Springmann 2015, S. 3; Vanderkam 2015) Ocropy ist in Python geschrieben und enthält u. a. Module zur Binarisierung (Erzeugung einer Rastergrafik), zur Segmentierung (Dokumentaufspaltung in Zeilen), zur Korrektur fehlerhafter Erkennungstexte, zum Training neuer Zeichen und natürlich zur Erkennung von Dokumenten (siehe Abbildung 1). Ein bedeutender Vorteil dabei ist, dass jedes Modul eine Reihe von nachvollziehbaren Einstellungsmöglichkeiten hat, um auf die individuellen Herausforderungen jedes Dokumentes einzugehen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit ocropy auf die Erkennung einer bestimmten Schriftart, bzw. eines Zeichensatzes zu trainieren.