車牌定位——負責在圖像中尋找和隔離車牌；
車牌的方向和大小-補償車牌的傾斜並將其調整到所需的分辨率；
歸壹化-調整圖像的亮度和對比度；
字符分割——找到車牌上的每個字符；
光學字符識別；
句法/幾何分析——檢查違反特定國家規則的字符和位置；
通過多個場/圖像識別的平均值生成更可靠或可信的結果。尤其是當每張圖片可能包含反射光、部分遮擋或其他臨時效果時。
以上每個環節的復雜程度決定了系統的準確性。在第三階段(歸壹化)，壹些系統使用邊緣檢測技術來增加字母和卡片之間的差異。中值濾波也可用於降低圖像噪聲。
車牌識別的難點:
文件分辨率低，通常是因為車牌較遠，有時是低端攝像頭造成的；
圖像模糊，尤其是運動模糊；
由於強光、反射或陰影導致照明和對比度差；
(部分)遮擋車牌，通常是拖車桿或車牌上的汙點；
前後識別結果不壹樣，比如預告片和露營車；
車牌采集時，攝像頭視角中車道發生變化；
不同的字體在壹些浮誇的車牌中很常見；
避免車牌識別的方法；
不同國家或州之間缺乏協調。來自不同國家或州的兩輛汽車可以具有相同的牌照號碼，但是具有不同的設計。
雖然有些困難可以通過算法糾正，但更普遍的是需要硬件系統給出解決方案。例如，增加攝像頭高度可能會防止物體(如其他車輛)遮擋車牌，但會引入和增加其他問題，如校準更多傾斜的車牌。