给出图像是总像素和深度 怎么求出图像的大小

图像的深度一般就是指编码一个像素的一个分量所使用的比特数，一般从1到8bit

带色度的图像一般两种，位图和调色板图。

位图的一个像素一般含有三个分量（红绿蓝）。假定经过高效编码，对红绿蓝分量分别只需要平均使用 2、4、3个bit，那么图像的大小就是 [640480 (243)] / 8 个字节(byte)

自然比它原来的大小 [640480 (38)] / 8 小了很多，这就是压缩。

你说的是调色板图，他只有一个分量，就是说图像的色度用预先定义好了的调色板上的256个色来表示。256色＝2的8次方。2的1次方是1个bit，8次方就是1个字节，所以就是你给的那个计算式子。

首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书提供光盘的第9章例1文件夹中，打开名为range_image_creationcpp的代码文件。

解释说明

下面来解析打开源代码中的关键语句。

#include <pcl/range_image/range_imageh> //深度图像头文件

int main (int argc, char argv) {

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud; //定义点云对象

for (float y=-05f; y<=05f; y+=001f) { //循环产生点数据

for (float z=-05f; z<=05f; z+=001f) {

pcl::PointXYZ point;

pointx = 20f - y;

pointy = y;

pointz = z;

pointCloudpointspush_back(point); //循环添加点数据到点云对象

}

}

pointCloudwidth = (uint32_t) pointCloudpointssize();

pointCloudheight = 1; //设置点云对象的头信息

这段程序首先创建一组数据作为点云的数据内容，再设置文件头的信息，整个实现生成一个呈矩形形状的点云。

float angularResolution = (float) ( 10f (M_PI/1800f)); // 按弧度1度

float maxAngleWidth = (float) (3600f (M_PI/1800f)); // 按弧度3600度

float maxAngleHeight = (float) (1800f (M_PI/1800f)); // 按弧度1800度

Eigen::Affine3f sensorPose = (Eigen::Affine3f)Eigen::Translation3f(00f, 00f,00f); //采集位置

pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame =pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; //深度图像遵循的坐标系统

float noiseLevel=000;

float minRange = 00f;

int borderSize = 1;

这部分定义了创建深度图像时需要的设置参数，将角度分辨率定义为1度，意味着由邻近的像素点所对应的每个光束之间相差1度，maxAngleWidth=360和maxAngleHeight=180意味着，我们进行模拟的距离传感器对周围的环境拥有一个完整的360度视角，用户在任何数据集下都可以使用此设置，因为最终获取的深度图像将被裁剪到有空间物体存在的区域范围。但是，用户可以通过减小数值来节省一些计算资源，例如：对于传感器后面没有可以观测的点时，一个水平视角为180度的激光扫描仪，即maxAngleWidth=180就足够了，这样只需要观察距离传感器前面就可以了，因为后面没有需要观察的场景。sensorPose定义了模拟深度图像获取传感器的6自由度位置，其原始值为横滚角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw都为0，coordinate_frame=CAMERA_FRAME说明系统的X轴是向右的，Y轴是向下的，Z轴是向前的，另外一个选择是LASER_FRAME，其X轴向前，Y轴向左，Z轴向上。noiseLevel=0是指使用一个归一化的Z缓冲器来创建深度图像，但是如果想让邻近点集都落在同一个像素单元，用户可以设置一个较高的值，例如noiseLevel=005可以理解为，深度距离值是通过查询点半径为125px的圆内包含的点用来平均计算而得到的。如果minRange>0，则所有模拟器所在位置半径minRange内的邻近点都将被忽略，即为盲区。在裁剪图像时，如果borderSize>0，将在图像周围留下当前视点不可见点的边界。

pcl::RangeImage rangeImage;

rangeImagecreateFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight, sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize);

std::cout << rangeImage << "\n";

其余的代码是使用那些用户给定的参数，从点云创建深度图像，并且在终端下打印出一些信息。

深度图像继承于PointCloud类，它的点类型具有x，y，z和range距离字段，共有三种类型的点集，有效点集是距离大于零的点集，当前视点不可见点集x=y=z=NAN且值域为负无穷大，远距离点集x=y=z=NAN且值域为无穷大。

编译和运行程序

利用光盘提供的CMakeListstxt文件，在cmake中建立工程文件，并生成相应的可执行文件。生成执行文件后，就可以运行了，在cmd中键入命令：

>range_image_creationexe

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