爲了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1)牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作爲候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作爲牌照區域，並將其從圖像中分離出來。
2)牌照字符分割
完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字符，然後進行識別。字符分割一般採用垂直投影法。由於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3)牌照字符識別方法主要有基於模板匹配算法和基於人工神經網絡算法。基於模板匹配算法首先將分割後的字符二值化並將其尺寸大小縮放爲字符數據庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作爲結果。基於人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特徵提取直至識別出結果。
實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。爲了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像最利於識別。
