识别签名中的文字可通过以下方法实现，结合传统技巧与现代技术手段：

一、传统识别方法

笔画与结构分析

通过观察签名的笔画粗细、长度、方向及字形特征，与常见汉字进行对比，推测可能对应的字。例如，签名的起笔、收笔动作或连笔习惯可提供线索。

上下文关联

结合签名出现的文件类型、内容主题或签名者身份背景，辅助判断。例如，商务文件中的签名更可能是姓名或职位相关的字。

专业工具辅助

使用字体识别软件（如快识别、微信图片文字识别）或在线工具，通过扫描签名图片进行自动分析。

二、现代技术手段

光学字符识别（OCR）

图像预处理：

对签名图片进行增强、二值化、去噪等操作，突出手写特征。

特征提取：利用边缘检测、角点检测等技术提取签名形状与轮廓。

模型训练与识别：通过机器学习或深度学习算法（如卷积神经网络）训练模型，实现高精度识别。

深度学习平台

使用腾讯云OCR等专业服务，通过API接口实现批量处理。例如，腾讯云提供文字识别API，支持拍照或上传图片获取识别结果。

三、注意事项

签名变化性：

手写签名存在个体差异，识别时需考虑书写习惯和风格。

数据质量：清晰、规范的签名图片有助于提高识别准确率。

隐私保护：处理签名图片时需注意数据安全，避免信息泄露。

通过以上方法，可有效识别签名中的文字，但需根据具体情况选择合适的技术手段。