OCR文字识别软件识别银行卡的步骤如下：

1. 收集银行卡图像：通过拍摄或扫描的方式，将需要识别的银行卡图像收集到计算机或移动设备中。
2. 图像预处理：对银行卡图像进行预处理，包括去噪、平滑、二值化等操作，以提高后续识别的准确性。
3. 卡面区域定位：根据银行卡的形状和特征，对卡面区域进行定位，以确定需要识别的区域。
4. 字符分割：将卡面区域的图像进行分割，将每个字符单独分割出来，并进行归一化处理，使得每个字符都具有相同的尺寸和形状。
5. 特征提取：对每个字符进行特征提取，提取出字符的形状、笔画、纹理等特征信息，用于后续的识别。
6. 字符识别：利用机器学习算法，将每个字符的特征与已知的字符库进行比对，从而实现字符的识别。
7. 后处理：对识别结果进行后处理，包括校正、词法分析等操作，使得识别结果更加准确和规范。

在识别银行卡时，需要注意以下几点：

1. 银行卡图像的质量：银行卡图像的质量对识别准确性有很大影响，因此需要保证图像清晰、无模糊、无变形等因素。
2. 卡面区域的定位：银行卡的形状和特征可以帮助我们定位卡面区域，但有时候可能需要手动调整或使用其他方法进行定位。
3. 字符分割和特征提取：银行卡字符的形状和笔画特征比较明显，但也存在一些特殊情况，如手写卡、模糊卡等，需要进行适当的调整和优化。
4. 字符识别算法的选择：不同的OCR文字识别软件可能采用不同的算法进行字符识别，需要根据具体情况选择合适的算法。
5. 后处理校正：识别结果需要进行后处理校正，如校正字符的位置、大小、格式等，以确保最终识别结果的准确性和规范性。

总之，OCR文字识别软件可以快速、准确地识别银行卡信息，提高工作效率和准确性。但需要注意图像质量、卡面区域定位、字符分割和特征提取、字符识别算法选择以及后处理校正等因素，以保证最终识别结果的准确性和规范性。