Die vorliegende Arbeit evaluiert verschiedene Tools zur Erkennung visueller Elemente - hier explizit von Überschriften - in einer Zeitung aus der Zeit des Nationalsozialismus. Die quantitative Untersuchung visueller Elemente in historischen Zeitungen eröffnet der Geschichtswissenschaft einen neuen Zugang zur Erforschung der Wirkungsweise von Medien. Für die Auswertung werden Open-Source-Tools der DH-Community getestet, die für einen solchen Anwendungsfall vorgesehen sind. Für eine adäquate Evaluation sind neben der Vorhersagegenauigkeit der Machine Learning Programme Kriterien wie Umfang der Dokumentation, Schwierigkeit der Installation und Laufzeit von entscheidender Bedeutung. Dies hat seinen Grund in den mangelnden Hardwareressourcen an kultur- und geisteswissenschaftlich orientierten Instituten und den fehlenden Informatikkompetenzen der Forscher:innen. Gibbs und Owens haben bereits darauf hingewiesen, dass viele Tools aus der DH-Community nicht den Bedürfnissen der Zielgruppe entsprechen (2012). Die Ergebnisse zeigen, dass der LayoutParser (Shen et al., 2021) ein geeignetes Werkzeug ist, um Überschriften und potenziell andere visuelle Elemente in einer NS-Zeitung zu erkennen.