‘壹’ 一张照片占内存大约有多大
相片的大小是根据照片的分辨率来计算的。
分辨率越高则相片体积越大，按家用相片尺寸来计算一般从低至30万像素(10kb-30kb内存),高至800万(3mb-5mb)不等。
(1)图片占大小可以达到多少扩展阅读：
照片大小决定于分辨率。而分辨率是指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点。
照片分辨率的方法有很多种，这主要取决于不同的用途。图像分辨率的表达方式也为“水平像素数×垂直像素数”，也可以用规格代号来表示。
除图像分辨率这种叫法外，也可以叫做图像大小、图像尺寸、像素尺寸和记录分辨率。
‘贰’ 问一下，1万张图片占多少内存像素较低的情况下
一下计算假设1张图片大小为1MB：1万张图片占用10GB内存。如果像素较低，比如每张图片大小为100KB，那么1万张图片占用1GB内存。
‘叁’ 一张图片占用多少内存
https://www.cnblogs.com/popfisher/p/6959106.html
https://www.cnblogs.com/dasusu/p/9789389.html
（以上两篇博客很不错）
我们先假设我们有一张图片时 600 * 800 的，图片占用空间大小假设是 100KB 。
图片内存大小跟占用空间大小有什么关系？
占用空间的大小不是图片占用内存的大小，一些初学者可能会误解一下。占用空间是在磁盘上占用的空间，内存大小是加载到内存中占用的内存大小。两个只是单位是一样的，本质不是一个概念。
一张图片到底占用多少内存呢？
1. 图片占用内存的计算公式： 图片高度 * 图片宽度 * 一个像素占用的内存大小
2. 所以上面的图片占用内存是： 800 * 600 * 4 byte = 1875KB = 1.83M
当图片放在 res 内的不同目录中时，为什么最终图片加载进内存所占据的大小会不一样呢？
如果你们去看下Bitmap.decodeResource()源码，你们会发现，系统在加载 res 目录下的资源图片时，会根据图片存放的不同目录做一次分辨率的转换，而转换的规则是：
新图的高度 = 原图高度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi )
新图的宽度 = 原图宽度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi )
目录名称与 dpi 的对应关系如下，drawable 没带后缀对应 160 dpi：
所以，我们来看下序号 2 的实验，按照上述理论的话，我们来计算看看这张图片的内存大小：
转换后的分辨率：1080 * （240/160） * 452 * （240/160） = 1620 * 678
同一图片，在同一台设备中，如果图片放在 res 内的不同资源目录下，那么图片占用的内存空间是会不一样的
同一图片，放在 res 内相同的资源目录下，但在不同 dpi 的设备中，图片占用的内存空间也是会不一样的
图片优化
所以，如果单从图片本身考虑优化的话，也就只有两个方向：
总结
最后，来稍微总结一下：
的
‘肆’ 一张照片占内存大约有多大
图片有大有小有的一张都有1M有的只有几十Kb，所以相差很大的，越清晰的像素越大的图片也就越大。
‘伍’ 照片文件限制大小尺寸是多少
一般论坛上传头像有个大小限制的。如300*300以内，意思是照片不能大于90000像素。 也有限制图片占用空间大小的，如2m以内，照片的占用空间不能大于2048k。
‘陆’ 一般的图片容量多大
一幅分辨率为1280*1024的8:8:8的RGB彩色图像，其容量大致为3.75M。
图像是1280*1024分辨率，那就是有1280*1024=1310720个像素。
每个像素占8+8+8bit就是3个字节。
像素数*像素所占空间，即1310720*3/1024=3840k。
所以容量是3840K，即3840/1024=3.75M。
(6)图片占大小可以达到多少扩展阅读
显示分辨率就是屏幕上显示的像素个数，分辨率160×128的意思是水平像素数为160个，垂直像素数128个。分辨率越高，像素的数目越多，感应到的图像越精密。而在屏幕尺寸一样的情况下，分辨率越高，显示效果就越精细和细腻。
以分辨率为1024×768的屏幕来说，即每一条水平线上包含有1024个像素点，共有768条线，即扫描列数为1024列，行数为768行。
分辨率不仅与显示尺寸有关，还受显像管点距、视频带宽等因素的影响。其中，它和刷新频率的关系比较密切，严格地说，只有当刷新频率为“无闪烁刷新频率”，显示器能达到最高多少分辨率，才能称这个显示器的最高分辨率为多少。
‘柒’ 一张图片占多大内存怎么算
图像文件的字节数=图像分辨率*颜色深度/8
不知道你的深度是多少，一般是24
680X750X24/8=1530000字节
1530000/1024=1494KB
1494/1024=1.46MB
以上只是基本原理算法
格式不同文件压缩品质也就是不同的。