采集器的自动识别算法解决方案供你参考：方案

　　采集器的自动识别算法解决方案供你参考：方案

　　采集器的自动识别算法可以通过dlna接口直接获取widget的内容并进行文件上传、下载等操作，但要理解dlna接口需要学习widget语言，对文件格式要求较高；可通过dlna的cid+libpng对接cocos2d-image和cocos2d-jpg（tiff）进行资源上传等操作，但需要对图片资源格式要求更高，对dlna接口要求较低。

　　两种解决方案供你参考：方案一：实现在浏览器中开发图片资源的图片上传、下载、分享等功能，支持多家热门资源合集操作。方案二：利用androidstudio针对dlna接口开发微信小程序-上传图片、修改资源路径等各种操作。具体实现见dlna开发文档：/#/projects/group/java/cn/android/java/connection20190302/。

　　如果只是上传图片这样的不需要在意格式，因为android的autoimageview底层依赖了javaresources，上传的图片java可以直接读取，同时dlna也支持java接口文件，所以上传的过程android是直接跟java交互的。或者ios就需要修改其文件格式，因为apple的autoimage一般就是dlna可以提供的格式（caffe3可以拿到jpg直接上传）。

　　对于发布项目的话，只需要有以上两个接口即可，再封装上一些操作逻辑，基本上就实现了上传和修改资源的功能。