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.

Retour aux fonctionnalités

Caviarder les PII dans les images

Les pièces à conviction juridiques, les documents d'identité numérisés et les captures d'écran RH contiennent souvent des données personnelles sous forme de pixels, et non de texte. Notre pipeline d'images exécute l'OCR, détecte les PII dans le texte extrait, et recouvre chaque correspondance d'un rectangle noir.

Essayer dans l'application web Référence API Application de bureau

Comment ça marche

Trois étapes, exécutées côté serveur sur l'image que vous avez téléversée.

1. OCR

Tesseract extrait la couche de texte de votre PNG ou JPG, y compris sa position sur la page.

2. Détection

Le texte extrait passe par le même détecteur de PII utilisé pour les documents, repérant noms, numéros d'identité, dates et autres entités avec un score de confiance.

3. Caviardage

Chaque zone détectée est recouverte d'un rectangle noir opaque (remplissage par défaut) directement sur l'image, et le fichier caviardé est renvoyé pour téléchargement.

Où cela aide

Tout document numérisé ou photographié où les PII se trouvent dans l'image elle-même.

Pièces à conviction juridiques

Caviardez noms, adresses et numéros de dossier sur les pièces numérisées et photos de preuves avant production ou archivage.

Documents d'identité

Masquez les numéros de passeport, de permis de conduire et de carte d'identité nationale sur des documents d'identité photographiés ou numérisés.

Numérisations RH

Caviardez les données personnelles sur les formulaires d'employés, feuilles de temps et documents d'intégration numérisés avant partage ou archivage.

Formats pris en charge

Deux formats d'image sont pris en charge aujourd'hui.

Pris en charge

PNG
JPG / JPEG

Pas encore pris en charge

• Images de pages PDF (utilisez plutôt le pipeline PDF pour les PDF avec couche de texte)
• Autres formats raster (par ex. TIFF, BMP, WebP, GIF)

Plan Basic et supérieur

Le caviardage des PII dans les images nécessite un plan Basic ou supérieur. Les comptes du plan gratuit peuvent anonymiser du texte mais pas des images ; la mise à niveau débloque les téléversements PNG/JPG jusqu'à la limite de taille de fichier de votre plan.

Voir les plans

Questions fréquentes

Quels formats d'image le caviardage des PII dans les images prend-il en charge ?

PNG et JPG (JPEG). Les autres formats raster comme TIFF, BMP, WebP et GIF ne sont pas actuellement pris en charge.

Le caviardage des PII dans les images nécessite-t-il un plan payant ?

Oui. Le caviardage des PII dans les images nécessite un plan Basic ou supérieur. Le plan gratuit ne prend en charge que l'anonymisation de texte.

Comment trouve-t-il les PII à l'intérieur d'une image ?

L'image passe par l'OCR (Tesseract) pour extraire sa couche de texte et la position de chaque portion de texte, puis ce texte est analysé par le même détecteur de PII utilisé pour les documents. Les zones détectées sont recouvertes d'un rectangle noir directement sur l'image.

Le caviardage est-il réversible ?

Non. Le caviardage des PII dans les images recouvre la zone détectée d'un rectangle noir opaque directement sur les pixels de l'image — il s'agit d'un caviardage visuel à sens unique, et non d'un chiffrement réversible comme celui proposé par l'anonymiseur de texte.

Quelle est la précision de la détection basée sur l'OCR sur des scans ?

La précision dépend de la qualité du scan, de la résolution et du fait que le texte soit manuscrit ou imprimé. Les scans de mauvaise qualité et le texte manuscrit réduisent la précision de l'OCR, ce qui réduit le rappel de détection — vérifiez le résultat caviardé avant de vous y fier pour des documents à enjeux élevés.

Caviardez les PII dans vos images

Téléversez un PNG ou JPG dans l'application web, ou appelez directement l'API.

Essayer gratuitement

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.