OCR für jedes PPM

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Optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt Bilder von Text – Scans, Smartphone-Fotos, PDFs – in maschinenlesbare Zeichenketten und zunehmend in strukturierte Daten um. Moderne OCR ist eine Pipeline, die ein Bild bereinigt, Text findet, ihn liest und umfassende Metadaten exportiert, damit nachgelagerte Systeme Felder suchen, indizieren oder extrahieren können. Zwei weit verbreitete Ausgabestandards sind hOCR, ein HTML-Mikroformat für Text und Layout, und ALTO XML, ein auf Bibliotheken/Archive ausgerichtetes Schema; beide erhalten Positionen, Lesereihenfolge und andere Layout-Hinweise und werden von populären Engines wie Tesseractunterstützt.

Eine kurze Tour durch die Pipeline

Vorverarbeitung. Die OCR-Qualität beginnt mit der Bildbereinigung: Graustufenumwandlung, Entrauschen, Schwellenwertbildung (Binarisierung) und Schräglagenkorrektur. Kanonische OpenCV-Tutorials behandeln globale, adaptive und Otsu Schwellenwertbildung – unerlässlich für Dokumente mit ungleichmäßiger Beleuchtung oder bimodalen Histogrammen. Wenn die Beleuchtung innerhalb einer Seite variiert (denken Sie an Handy-Schnappschüsse), übertreffen adaptive Methoden oft einen einzigen globalen Schwellenwert; Otsu wählt automatisch einen Schwellenwert durch Analyse des Histogramms. Die Neigungskorrektur ist ebenso wichtig: Hough-basierte Schräglagenkorrektur (Hough-Linientransformation) in Verbindung mit Otsu-Binarisierung ist ein gängiges und effektives Rezept in Produktions-Vorverarbeitungspipelines.

Erkennung vs. Erkennung. OCR wird typischerweise in Texterkennung (wo ist der Text?) und Texterkennung (was steht da?) unterteilt. In natürlichen Szenen und vielen Scans sind vollständig konvolutionale Detektoren wie EAST effizient bei der Vorhersage von Vierecken auf Wort- oder Zeilenebene ohne aufwändige Vorschlagsphasen und sind in gängigen Toolkits implementiert (z. B. OpenCVs Tutorial zur Texterkennung). Bei komplexen Seiten (Zeitungen, Formulare, Bücher) sind die Segmentierung von Zeilen/Regionen und die Inferenz der Lesereihenfolge von Bedeutung:Kraken implementiert traditionelle Zonen-/Zeilensegmentierung und neuronale Grundlinien-Segmentierung, mit expliziter Unterstützung für verschiedene Schriften und Richtungen (LTR/RTL/vertikal).

Erkennungsmodelle. Das klassische Open-Source-Arbeitspferd Tesseract (von Google als Open Source veröffentlicht, mit Wurzeln bei HP) entwickelte sich von einem Zeichenklassifikator zu einem LSTM-basierten Sequenz- Erkenner und kann durchsuchbare PDFs, hOCR/ALTO-freundliche Ausgabenund mehr über die CLI ausgeben. Moderne Erkenner setzen auf Sequenzmodellierung ohne vorsegmentierte Zeichen. Connectionist Temporal Classification (CTC) bleibt grundlegend und lernt die Ausrichtungen zwischen Eingabemerkmalfolgen und Ausgabezeichenfolgen; es wird häufig in Handschrift- und Szenentext-Pipelines verwendet.

In den letzten Jahren haben Transformer die OCR neu gestaltet. TrOCR verwendet einen Vision-Transformer-Encoder plus einen Text-Transformer-Decoder, trainiert auf großen synthetischen Korpora und dann feinabgestimmt auf realen Daten, mit starker Leistung bei gedruckten, handschriftlichen und Szenentext-Benchmarks (siehe auch Hugging Face-Dokumentation). Parallel dazu umgehen einige Systeme OCR für das nachgelagerte Verständnis: Donut (Document Understanding Transformer) ist ein OCR-freier Encoder-Decoder, der direkt strukturierte Antworten (wie Schlüssel-Wert-JSON) aus Dokumenten- bildern ausgibt (Repo, Modellkarte), um Fehlerakkumulation zu vermeiden, wenn ein separater OCR-Schritt ein IE-System speist.

Engines und Bibliotheken

Wenn Sie eine umfassende Texterkennung für viele Schriften wünschen, bietet EasyOCR eine einfache API mit über 80 Sprachmodellen, die Boxen, Text und Konfidenzen zurückgibt – praktisch für Prototypen und nicht-lateinische Schriften. Für historische Dokumente glänzt Kraken mit Grundliniensegmentierung und schriftbewusster Lesereihenfolge; für flexibles Training auf Zeilenebene, Calamari baut auf der Ocropy-Linie auf (Ocropy) mit (Multi-)LSTM+CTC-Erkennern und einer CLI zur Feinabstimmung benutzerdefinierter Modelle.

Datensätze und Benchmarks

Generalisierung hängt von Daten ab. Für Handschrift bietet die IAM Handwriting Database schreiberdiverse englische Sätze für Training und Evaluierung; sie ist ein langjähriger Referenzdatensatz für Zeilen- und Worterkennung. Für Szenentext hat COCO-Text umfangreiche Annotationen über MS-COCO gelegt, mit Labels für gedruckt/handschriftlich, lesbar/unlesbar, Schrift und vollständigen Transkriptionen (siehe auch die ursprüngliche Projektseite). Das Feld stützt sich auch stark auf synthetisches Vortraining: SynthText in the Wild rendert Text in Fotografien mit realistischer Geometrie und Beleuchtung und liefert riesige Datenmengen zum Vortrainieren von Detektoren und Erkennern (Referenz Code & Daten).

Wettbewerbe unter dem Dach von ICDARs Robust Reading halten die Evaluierung auf dem Boden. Jüngste Aufgaben betonen die End-to-End-Erkennung/Lesung und umfassen das Verknüpfen von Wörtern zu Phrasen, wobei der offizielle Code Präzision/Recall/F-Score, Intersection-over-Union (IoU) und zeichenbasierte Edit-Distanz-Metriken meldet – was widerspiegelt, was Praktiker verfolgen sollten.

Ausgabeformate und nachgelagerte Nutzung

OCR endet selten bei reinem Text. Archive und digitale Bibliotheken bevorzugen ALTO XML , da es das physische Layout (Blöcke/Zeilen/Wörter mit Koordinaten) neben dem Inhalt kodiert und gut mit METS-Verpackungen harmoniert. Das hOCR Mikroformat hingegen bettet dieselbe Idee in HTML/CSS ein, indem es Klassen wie ocr_line und ocrx_word verwendet, was die Anzeige, Bearbeitung und Transformation mit Web-Werkzeugen erleichtert. Tesseract bietet beides – z. B. die Erzeugung von hOCR oder durchsuchbaren PDFs direkt über die CLI (PDF-Ausgabe-Anleitung); Python-Wrapper wie pytesseract bieten zusätzlichen Komfort. Es gibt Konverter, um zwischen hOCR und ALTO zu übersetzen, wenn Repositories feste Aufnahme- standards haben – siehe diese kuratierte Liste von OCR-Dateiformat-Tools.

Praktische Anleitung

  • Beginnen Sie mit Daten & Sauberkeit. Wenn Ihre Bilder Handyfotos oder Scans gemischter Qualität sind, investieren Sie in Schwellenwertbildung (adaptiv & Otsu) und Schräglagenkorrektur (Hough) vor jeder Modellabstimmung. Sie werden oft mehr von einem robusten Vorverarbeitungsrezept profitieren als vom Austausch von Erkennern.
  • Wählen Sie den richtigen Detektor. Für gescannte Seiten mit regelmäßigen Spalten kann ein Seitensegmentierer (Zonen → Zeilen) ausreichen; für natürliche Bilder sind Single-Shot-Detektoren wie EAST starke Baselines und lassen sich in viele Toolkits integrieren (OpenCV-Beispiel).
  • Wählen Sie einen Erkenner, der zu Ihrem Text passt. Für gedrucktes Latein ist Tesseract (LSTM/OEM) robust und schnell; für Multi-Skript oder schnelle Prototypen ist EasyOCR produktiv; für Handschrift oder historische Schriftarten sollten Sie Kraken oder Calamari in Betracht ziehen und eine Feinabstimmung planen. Wenn Sie eine enge Kopplung an das Dokumentenverständnis benötigen (Schlüssel-Wert-Extraktion, VQA), evaluieren Sie TrOCR (OCR) versus Donut (OCR-frei) auf Ihrem Schema – Donut kann einen ganzen Integrationsschritt entfernen.
  • Messen Sie, was zählt. Für End-to-End-Systeme melden Sie Erkennungs- F-Score und Erkennungs-CER/WER (beide basierend auf Levenshtein- Edit-Distanz; siehe CTC); für layoutlastige Aufgaben verfolgen Sie IoU/Dichtheit und zeichenbasierte normalisierte Edit-Distanz wie in ICDAR RRC Evaluierungskits.
  • Exportieren Sie reichhaltige Ausgaben. Bevorzugen Sie hOCR /ALTO (oder beides), damit Sie Koordinaten und Lesereihenfolge beibehalten – entscheidend für die Hervorhebung von Suchtreffern, Tabellen-/Feld- extraktion und Provenienz. Tesseracts CLI und pytesseract machen dies zu einem Einzeiler.

Blick nach vorn

Der stärkste Trend ist die Konvergenz: Erkennung, Erkennung, Sprachmodellierung und sogar aufgabenspezifische Dekodierung verschmelzen zu einheitlichen Transformer-Stacks. Vortraining auf großen synthetischen Korpora bleibt ein Kraftmultiplikator. OCR-freie Modelle werden aggressiv konkurrieren, wo immer das Ziel strukturierte Ausgaben anstelle von wörtlichen Transkripten sind. Erwarten Sie auch hybride Bereitstellungen: einen leichtgewichtigen Detektor plus einen TrOCR-Stil- Erkenner für Langformtext und ein Donut-Stil-Modell für Formulare und Belege.

Weiterführende Literatur & Tools

Tesseract (GitHub) · Tesseract-Dokumentation · hOCR-Spezifikation · ALTO-Hintergrund · EAST-Detektor · OpenCV-Texterkennung · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM Handschrift · OCR-Dateiformat-Tools · EasyOCR

Häufig gestellte Fragen

Was ist OCR?

Die Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die verwendet wird, um verschiedene Arten von Dokumenten, wie gescannte Papiere, PDF-Dateien oder Bilder, die mit einer Digitalkamera aufgenommen wurden, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln.

Wie funktioniert OCR?

OCR funktioniert, indem es ein Eingabebild oder Dokument scannt, das Bild in einzelne Zeichen segmentiert und jedes Zeichen mit einer Datenbank von Zeichenformen mit Hilfe von Mustererkennung oder Feature-Erkennung vergleicht.

Welches sind einige praktische Anwendungen von OCR?

OCR wird in einer Vielzahl von Bereichen und Anwendungen genutzt, einschließlich der Digitalisierung von gedruckten Dokumenten, der Aktivierung von Text-zu-Sprachdiensten, der Automatisierung von Dateneingabeprozessen und der Unterstützung von sehbehinderten Benutzern bei der Interaktion mit Texten.

Ist OCR immer 100% genau?

Obwohl große Fortschritte in der OCR-Technologie gemacht wurden, ist sie nicht unfehlbar. Die Genauigkeit kann abhängig von der Qualität des Originaldokuments und den Spezifika der verwendeten OCR-Software variieren.

Kann OCR Handschrift erkennen?

Obwohl OCR hauptsächlich für gedruckten Text konzipiert wurde, können einige fortschrittliche OCR-Systeme auch klare und konsistente Handschriften erkennen. Allerdings ist die Handschriftenerkennung in der Regel weniger genau aufgrund der großen Variation in individuellen Schreibstilen.

Kann OCR mehrere Sprachen verarbeiten?

Ja, viele OCR-Software-Systeme können mehrere Sprachen erkennen. Es ist jedoch wichtig zu gewährleisten, dass die spezifische Sprache von der von Ihnen verwendeten Software unterstützt wird.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und ICR?

OCR steht für Optical Character Recognition und wird verwendet, um gedruckten Text zu erkennen, während ICR für Intelligent Character Recognition steht und wird zur Fortschrittlicheren Erkennung von handschriftlichen Text verwendet.

Funktioniert OCR mit jeder Schrift- und Textgröße?

OCR funktioniert am besten mit klaren, leicht lesbaren Schriftarten und Standard-Textgrößen. Obwohl es mit verschiedenen Schriftarten und Größen arbeiten kann, neigt die Genauigkeit dazu, zu sinken, wenn man mit ungewöhnlichen Schriftarten oder sehr kleinen Textgrößen umgeht.

Was sind die Grenzen der OCR-Technologie?

OCR kann Probleme haben mit niedrigauflösenden Dokumenten, komplexen Schriftarten, schlecht gedruckten Texten, Handschriften und Dokumenten mit Hintergründen, die den Text stören. Außerdem kann es, obwohl es mit vielen Sprachen arbeiten kann, nicht jede Sprache perfekt abdecken.

Kann OCR farbigen Text oder farbige Hintergründe scannen?

Ja, OCR kann farbigen Text und Hintergründe scannen, obwohl es in der Regel effektiver mit Hochkontrast-Farbkombinationen ist, wie schwarzem Text auf weißem Hintergrund. Die Genauigkeit kann abnehmen, wenn Text und Hintergrundfarben nicht genug Kontrast aufweisen.

Was ist das PPM Format?

Portable Pixmap-Format (Farbe)

Das PocketMod-Bildformat ist ein spezialisiertes Dateiformat, das für die Erstellung kompakter, faltbarer Broschüren aus einem einzigen Blatt Papier entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildformaten, die sich ausschließlich auf die Darstellung digitaler Grafiken konzentrieren, umfasst PocketMod sowohl Layout- als auch Content-Management-Aspekte, um einfaches Drucken, Falten und Schneiden in eine kleine, tragbare Broschüre zu ermöglichen. Diese einzigartige Kombination von Funktionen macht es besonders nützlich für die Erstellung von Kurzanleitungen, Miniaturbüchern oder persönlichen Organizern, ohne dass komplexe Binde- oder Druckprozesse erforderlich sind.

Im Kern basiert das PocketMod-Format auf der Idee, den Nutzen und die Zugänglichkeit von gedruckten Materialien zu maximieren. Sein Design nutzt geschickt ein einfaches Stück Papier, indem es es in acht Abschnitte unterteilt, die jeweils als separate Seite der Broschüre dienen. Diese Segmentierung ist sorgfältig geplant, um sicherzustellen, dass die Abschnitte beim korrekten Falten des Papiers in einer Reihenfolge ausgerichtet werden, die die Broschüre bildet. Aufgrund seiner Einfachheit und der genialen Raumnutzung hat das Format bei Heimwerkern, Pädagogen und allen, die eine leichte, anpassbare Broschüre im Taschenformat benötigen, an Beliebtheit gewonnen.

Technisch gesehen enthält eine PocketMod-Datei sowohl Layoutinformationen als auch Inhalte in einer Weise, die für den Druck auf einem Papierstück in Standardgröße (oft A4 oder Letter) optimiert ist. Das Format ordnet Inhalte in acht verschiedene Abschnitte auf der Seite an, wobei jeder Abschnitt so ausgerichtet ist, dass der Inhalt nach dem Falten in der richtigen Reihenfolge erscheint. Dies erfordert einen nichtlinearen Ansatz bei der Anordnung von Inhalten auf dem Papier, da das Layout die Faltlinien und die endgültige Broschürenform berücksichtigen muss. Daher geht die Erstellung von PocketMods über die einfache Platzierung von Bildern hinaus und erfordert eine präzise Berechnung der Ausrichtung und Position jedes Abschnitts.

Der Hauptnutzen des PocketMod-Formats liegt in seiner Benutzerfreundlichkeit und den minimalen Ressourcen, die für Erstellung und Zusammenbau erforderlich sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Broschüren oder Broschüren, die möglicherweise eine Bindung oder mehrere gedruckte Seiten erfordern, benötigt das PocketMod-Format nur ein einziges Blatt Papier und ein grundlegendes Verständnis des Faltprozesses. Dies demokratisiert die Erstellung personalisierter, tragbarer Broschüren und ermöglicht praktisch jedem mit Zugang zu einem Drucker, diese zu erstellen. Diese einfache Erstellung und Montage hat PocketMods zu einem beliebten Werkzeug für die Erstellung von Kurzanleitungen, personalisierten Tagesordnungen oder leichten Reisetagebüchern gemacht.

Aus technischer Sicht umfasst die Erstellung eines PocketMods mehrere wichtige Schritte. Zunächst muss der Inhalt in einem digitalen Format entworfen oder gestaltet werden, das leicht in die acht Teile des PocketMods segmentiert werden kann. Dies beinhaltet oft die Verwendung von Grafikdesign- oder Textverarbeitungssoftware, um den Inhalt in einer Vorlage zu erstellen, die das Layout des PocketMod-Formats widerspiegelt. Sobald der Inhalt gemäß der Vorlage angeordnet ist, wird er auf ein einzelnes Blatt Papier gedruckt. Die Präzision in Layout und Design ist hier entscheidend, da jede Fehlausrichtung den Seitenfluss der Broschüre nach dem Falten stören kann.

Der Faltprozess erweckt den PocketMod erst richtig zum Leben und verwandelt ein flaches Blatt Papier in eine Broschüre mit mehreren Seiten. Dieser Prozess umfasst eine Reihe von Faltungen und einen einzigen Schnitt. Die Reihenfolge des Faltens ist wichtig; sie beginnt typischerweise damit, das Papier in zwei Hälften zu falten, dann in Viertel zu falten und schließlich eine Ziehharmonikafaltung vorzunehmen, die die Seiten in eine Linie bringt. Eine der Faltungen ist etwas anders, da sie einen kleinen Einschnitt erfordert, der es den Seiten ermöglicht, richtig ineinander zu verschachteln. Der gesamte Prozess, vom Falten bis zur endgültigen Formgebung, ist einfach, erfordert aber eine präzise Ausführung, um sicherzustellen, dass die Seiten korrekt angeordnet sind.

Trotz seiner scheinbaren Einfachheit kann das PocketMod-Format eine Vielzahl von Inhalten aufnehmen, von Text und Kalendern bis hin zu Karten und Diagrammen. Diese Vielseitigkeit ist eine seiner stärksten Eigenschaften und ermöglicht es Benutzern, hochgradig angepasste Broschüren zu erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse oder Interessen zugeschnitten sind. Da der Inhalt vor dem Drucken digital vorbereitet wird, kann er außerdem detaillierte Grafiken oder gestalteten Text enthalten, wodurch sowohl die Funktionalität als auch die Ästhetik der Broschüre verbessert werden.

Eine der Herausforderungen beim PocketMod-Format liegt jedoch in seiner Vorbereitungs- und Designphase. Da der Inhalt nichtlinear angeordnet werden muss, um die richtige Seitenreihenfolge beim Falten zu gewährleisten, kann der Designprozess für diejenigen, die an die lineare Dokumenterstellung gewöhnt sind, unintuitiv sein. Diese Herausforderung erfordert oft die Verwendung spezifischer Vorlagen oder Software, die den Layoutprozess automatisiert, wodurch das Fehlerpotenzial reduziert und die Erstellung des PocketMods rationalisiert wird.

Der Aufstieg digitaler Tools und Software hat das Design und die Erstellung von PocketMods erheblich erleichtert. Mehrere Anwendungen und Online-Dienste bieten jetzt vorgefertigte Vorlagen und Designoberflächen speziell für PocketMods an, sodass Benutzer ihre Inhalte einfach per Drag-and-Drop in die Vorlage ziehen können, die sie automatisch im erforderlichen Layout anordnet. Diese Tools enthalten oft Vorschaufunktionen, die die gefaltete Broschüre simulieren und Benutzern helfen, ihr Design vor dem Drucken zu überprüfen. Diese Weiterentwicklung unterstützender Software hat die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit des PocketMod-Formats erheblich erweitert und ermöglicht es mehr Menschen, diese einzigartigen Broschüren zu erstellen.

Neben der persönlichen und pädagogischen Nutzung hat das PocketMod-Format auch in beruflichen Umgebungen Anwendung gefunden und dient als neuartige Möglichkeit, Informationen in einem kompakten und ansprechenden Format zu präsentieren. Unternehmen haben PocketMods für Marketingmaterialien, Kurzanleitungen für Produkte oder kompakte Handbücher verwendet. Die einzigartige faltbare Natur des Formats kann bei den Empfängern einen bleibenden Eindruck hinterlassen und es von herkömmlichen Broschüren oder Broschüren abheben. Die Möglichkeit, diese intern mit minimalem Ressourcenaufwand zu produzieren, entspricht auch den Bedürfnissen kleiner Unternehmen oder einzelner Fachleute, die nach kostengünstigen Marketinglösungen suchen.

Die Umweltverträglichkeit des PocketMod-Formats ist ein weiterer Aspekt, der berücksichtigt werden sollte. Indem das, was normalerweise mehrere Seiten oder eine gebundene Broschüre erfordern würde, auf ein einziges Blatt Papier verdichtet wird, reduziert der PocketMod-Ansatz den Papierverbrauch erheblich. Dieser Aspekt steht im Einklang mit dem wachsenden Umweltbewusstsein und den Bemühungen, Abfall zu minimieren. Da PocketMods aus jedem Standardpapier hergestellt werden können und keine speziellen Druckverfahren oder Tinten benötigen, stellen sie außerdem eine nachhaltige Wahl für die Erstellung von Druckerzeugnissen dar.

Trotz seiner vielen Vorteile ist das PocketMod-Format nicht ohne Einschränkungen. Die Anforderung, alle Inhalte auf ein einziges Blatt Papier zu bringen, bedeutet, dass die Informationsdichte ein Problem darstellen kann, insbesondere bei komplexeren Themen oder detaillierten Illustrationen. Darüber hinaus kann der Faltprozess zwar innovativ sein, er kann aber auch als Nachteil für diejenigen angesehen werden, die ein traditionelleres Leseerlebnis suchen oder wenn die Haltbarkeit des Materials ein Problem darstellt. Im Laufe der Zeit können die Falten schwächer werden, was möglicherweise zu Abnutzung und Trennung an den Nähten führt.

Auch die kulturelle Wirkung des PocketMod-Formats verdient Aufmerksamkeit. Als Low-Tech- und Heimwerker-freundlicher Ansatz für Druck und Broschürenherstellung haben PocketMods ein Gemeinschaftsgefühl unter Enthusiasten gefördert. Es sind Online-Foren, Social-Media-Gruppen und dedizierte Websites entstanden, auf denen Benutzer ihre Designs, Tipps zum Erstellen effizienterer oder interessanter Layouts und sogar Herausforderungen für die erfinderischsten Verwendungen des Formats teilen. Dieser Community-Aspekt hat dazu beigetragen, das PocketMod-Format relevant und weiterzuentwickeln, auch wenn digitale Alternativen für Notizen und Organisation zunehmend verfügbar geworden sind.

Mit Blick auf die Zukunft könnte die Zukunft des PocketMod-Formats von seiner Fähigkeit abhängen, sich an digitale und mobile Technologien anzupassen und in diese zu integrieren. Da die Grenze zwischen digitalen und physischen Inhalten weiter verschwimmt, könnte es Möglichkeiten geben, PocketMods mit QR-Codes, Augmented-Reality-Markern oder anderen digitalen Touchpoints zu erweitern. Diese Erweiterungen könnten die Lücke zwischen der greifbaren, personalisierten Natur einer PocketMod-Broschüre und den umfangreichen, interaktiven Möglichkeiten digitaler Medien schließen und den Benutzern das Beste aus beiden Welten bieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das PocketMod-Format eine einzigartige Mischung aus Einfachheit, Vielseitigkeit und Kreativität im Bereich der Druckerzeugnisse darstellt. Seine Fähigkeit, kompakte, tragbare Broschüren aus einem einzigen Blatt Papier zu erstellen, hat es nicht nur zu einem Favoriten unter Heimwerkern und Pädagogen gemacht, sondern auch auf professionelle und ökologische Bereiche ausgeweitet. Obwohl es Herausforderungen wie Designkomplexität und Haltbarkeitsprobleme gibt, stellen die laufende Entwicklung unterstützender Software und eine lebendige Community von Benutzern weiterhin die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit von PocketMods sicher. Da es sich zusammen mit digitalen Technologien weiterentwickelt, verspricht das PocketMod-Format, ein wertvolles Werkzeug für alle zu bleiben, die innovative, nachhaltige und persönliche tragbare Bros

Unterstützte Formate

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Microsoft DirectDraw-Oberfläche

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