从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。影像输入欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。


图像降噪：由于待识别图像的品质受限于输入设备、环境、以及文档的印刷质量，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要根据噪声的特征对待识别图像进行去噪处理，提升识别处理的度。倾斜校正：由于扫描和拍摄过程涉及人工操作，输入计算机的待识别图像或多或少都会存在一些倾斜，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，就需要进行图像方向检测，并校正图像方向。


文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。