Which image formats does image redaction support?

PNG and JPG (JPEG). Other raster formats such as TIFF, BMP, WebP, and GIF are not currently supported.

Does image redaction require a paid plan?

Yes. Image redaction requires a Basic plan or higher. The free plan supports text anonymization only.

How does it find PII inside an image?

The image is run through OCR (Tesseract) to extract its text layer and each piece of text's position, then that text is analyzed by the same PII detector used for documents. Detected regions are covered with a black box on the image itself.

Is the redaction reversible?

No. Image redaction covers the detected region with an opaque black box directly on the image pixels — this is a one-way, visual redaction, not a reversible encryption like the text anonymizer offers.

How accurate is OCR-based detection on scans?

Accuracy depends on scan quality, resolution, and handwriting versus print. Low-quality scans and handwritten text lower OCR accuracy, which lowers detection recall — review redacted output before relying on it for high-stakes documents.

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PII in Bildern schwärzen

Gerichtliche Beweismittel, gescannte Ausweisdokumente und HR-Screenshots enthalten personenbezogene Daten oft als Pixel, nicht als Text. Unsere Bild-Pipeline führt OCR aus, erkennt PII im extrahierten Text und deckt jeden Treffer mit einem schwarzen Balken ab.

In der Web-App ausprobieren API-Referenz Desktop-App

So funktioniert es

Drei Schritte, die serverseitig mit Ihrem hochgeladenen Bild ausgeführt werden.

1. OCR

Tesseract extrahiert die Textebene aus Ihrer PNG- oder JPG-Datei, einschließlich ihrer Position auf der Seite.

2. Erkennen

Der extrahierte Text durchläuft denselben PII-Detektor, der auch für Dokumente verwendet wird, und findet Namen, ID-Nummern, Daten und andere Entitäten mit einem Konfidenzwert.

3. Schwärzen

Jeder erkannte Bereich wird direkt auf dem Bild mit einem durchgehenden schwarzen Balken (der Standardfüllung) abgedeckt, und die geschwärzte Datei wird zum Download bereitgestellt.

Wo dies hilft

Jedes gescannte oder fotografierte Dokument, bei dem PII im Bild selbst steckt.

Gerichtliche Beweismittel

Schwärzen Sie Namen, Adressen und Aktenzeichen auf gescannten Beweisstücken und Beweisfotos vor der Vorlage oder Einreichung.

Ausweisdokumente

Decken Sie Reisepass-, Führerschein- und Personalausweisnummern auf fotografierten oder gescannten Ausweisdokumenten ab.

HR-Scans

Schwärzen Sie personenbezogene Daten auf gescannten Mitarbeiterformularen, Stundenzetteln und Onboarding-Unterlagen vor dem Teilen oder Archivieren.

Unterstützte Formate

Derzeit werden zwei Bildformate unterstützt.

Unterstützt

PNG
JPG / JPEG

Noch nicht unterstützt

• PDF-Seitenbilder (verwenden Sie stattdessen die PDF-Pipeline für PDFs mit Textebene)
• Andere Rasterformate (z. B. TIFF, BMP, WebP, GIF)

Basic-Plan und höher

Die Bildschwärzung erfordert einen Basic-Plan oder höher. Konten im kostenlosen Plan können Text, aber keine Bilder anonymisieren; ein Upgrade schaltet PNG-/JPG-Uploads bis zum Dateigrößenlimit Ihres Plans frei.

Pläne anzeigen

Häufig gestellte Fragen

Welche Bildformate unterstützt die Bildschwärzung?

PNG und JPG (JPEG). Andere Rasterformate wie TIFF, BMP, WebP und GIF werden derzeit nicht unterstützt.

Erfordert die Bildschwärzung einen kostenpflichtigen Plan?

Ja. Die Bildschwärzung erfordert einen Basic-Plan oder höher. Der kostenlose Plan unterstützt nur die Textanonymisierung.

Wie findet sie PII in einem Bild?

Das Bild wird per OCR (Tesseract) verarbeitet, um seine Textebene und die Position jedes Textabschnitts zu extrahieren. Anschließend wird dieser Text von demselben PII-Detektor analysiert, der auch für Dokumente verwendet wird. Erkannte Bereiche werden direkt auf dem Bild mit einem schwarzen Balken abgedeckt.

Ist die Schwärzung umkehrbar?

Nein. Die Bildschwärzung deckt den erkannten Bereich mit einem undurchsichtigen schwarzen Balken direkt auf den Bildpixeln ab — dies ist eine einseitige, visuelle Schwärzung, keine umkehrbare Verschlüsselung wie sie der Text-Anonymizer bietet.

Wie genau ist die OCR-basierte Erkennung bei Scans?

Die Genauigkeit hängt von der Scanqualität, der Auflösung sowie davon ab, ob es sich um Handschrift oder Druckschrift handelt. Scans niedriger Qualität und handschriftlicher Text verringern die OCR-Genauigkeit, was wiederum die Erkennungsrate senkt — überprüfen Sie das geschwärzte Ergebnis, bevor Sie sich bei hochsensiblen Dokumenten darauf verlassen.

Schwärzen Sie PII in Ihren Bildern

Laden Sie ein PNG oder JPG in der Web-App hoch, oder rufen Sie die API direkt auf.

Kostenlos testen

Limitations / Important note

OCR-based text extraction is probabilistic; low-quality scans and handwriting lower detection recall.
Redaction is a visual, one-way black box over the detected region — not reversible encryption.
This page is informational and is not legal advice.

How we measure — our methodology

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

We follow these rules

GDPR (EU 2016/679).
ISO/IEC 27001:2022, held by our hosting provider.
NIS2 (EU 2022/2555).
HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

Hetzner holds ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

Automated checks run on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We test detection against sample documents before each release.

A failing unit or integration run stops the release.

What we never do

We never sell your information to third parties.
We never train models on what you upload.
We never keep your work after you delete it.
We never share keys with any outside firm.
We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

Paid plans can buy top-up credits.

Credits reset at the end of each cycle.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.