diff --git a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
index 5d332d13221b70aedc20092c78ee366d9d5f7fd3..43197a73430f302936a27e8d7cb73570d742c4f4 100644
--- a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
+++ b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
@@ -14,3 +14,4 @@
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QImplementiert ist dies in der Funktion preprocessing.make_binary_image().\\E$"}
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese sind in der Funktion preprocessing.morphologic_close() implementiert.\\E$"}
 {"rule":"DE_AGREEMENT","sentence":"^\\QZuerst wird eine Closing Operation mit einem Rechteck-Kernel angewandt.\\E$"}
+{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Konturen im binarisierten Bild] [Konturen übertragen auf das originale Bild] Im Bild gefundene Konturen\\E$"}
diff --git a/Praxisbericht.pdf b/Praxisbericht.pdf
index b9bb255264cfd44315c5ac206506264df34ef5fb..14a38335e1bb7ffc8d5c9d41274e1d5ac72bbca4 100644
Binary files a/Praxisbericht.pdf and b/Praxisbericht.pdf differ
diff --git a/Praxisbericht.tex b/Praxisbericht.tex
index 9ac0a62131d2a3c359fcb2123c5faa73ca3a4366..beaf16f0162f8ca7e9910599a1b2e9cc990a7263 100644
--- a/Praxisbericht.tex
+++ b/Praxisbericht.tex
@@ -224,6 +224,27 @@
 				\end{figure}
 
 			\subsection{Finden und filtern von Konturen} \label{sub: contours}
+				In dem vorbereiteten Bild können nun über einen von OpenCV zur Verfügung gestellten Algorithmus Konturen gesucht werden. Die
+				gefundenen Konturen lassen sich dann auf das originale Bild übertragen wie es in \autoref{fig: contours} gezeigt ist.
+				\enlargethispage{\baselineskip}
+
+				\begin{figure}
+					\subfigure[Konturen im binarisierten Bild]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/contours_bin.png}}
+					\hfill
+					\subfigure[Konturen übertragen auf das originale Bild]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/contours.png}}
+					\caption{Im Bild gefundene Konturen} \label{fig: contours}
+				\end{figure}
+
+				Wie man sieht, werden viel mehr Konturen gefunden als eigentlich relevant sind. Daher werden die Konturen nach Fläche und
+				Seitenverhältnis gefiltert. Um eine gültige Kontur wird dann eine rechteckige Box gelegt und etwas vergrößert, sodass ein kleiner
+				Rand um den Text verbleibt.
+
+				\begin{figure}
+					\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/boxes.png}
+					\caption{Im Bild gefundene Textbox} \label{fig: textbox}
+				\end{figure}
+
+
 			\subsection{Rotieren der gefundenen Sektionen} \label{sub: rotate}
 			\subsection{Übergabe an Tesseract} \label{sub: call tesseract}
 			\subsection{Textanalyse des Ergebnisses}
diff --git a/img/boxes.png b/img/boxes.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cc9362c15009487d958362fde9a1b0347ca0978c
Binary files /dev/null and b/img/boxes.png differ
diff --git a/img/contours.png b/img/contours.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ff803ca451f95d8ca78d39a7f350adf45d60647c
Binary files /dev/null and b/img/contours.png differ
diff --git a/img/contours_bin.png b/img/contours_bin.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f5ede47186232275cd706a97ce90f9bd56a96ee7
Binary files /dev/null and b/img/contours_bin.png differ