人眼大約相當於3.24億畫素的相機。對於人眼解析度的研究比多說人想象的都要早許多，而且多年來這個結論沒有太大的變化。最權威的結論來自1897年（沒錯，是1897年，就是康聖人跟梁啟超等人準備搞變法跟老佛爺找不痛快的年代），德國人Konig在“Die?Abhangigkeit?der?Sehscharfe?von?der?Beleuchtungsintensitat”一書中指出，人眼的極限解析度是能夠分辨0.59角分的線對。這裡要細緻的說一下為何要用角度而不是長度來表示解析度，大家知道，無論是人眼還是相機都會遵守遠小近大的透視定律，同樣大小的物體距離人眼不同的時候在視網膜上成的像大小是不一樣的。利用角度來表徵這個問題就會簡單很多。1897年的時代，畫素這個概念並不普及，所以Konig給出的是線對（line?pair)的資料，也就是說人眼可以分辨張角為0.59角分的明暗相間的線條對，因為表示一個明暗相間的線對至少需要兩個畫素，那麼換算成畫素就是：人眼上的一個畫素相當於0.3個角分。為了讓大家對於1度或者1分的張角對應的細節有一個直觀的概念，這裡給大家幾個例子：太陽和月亮的張角大致都是30個角分，也就是半個角度的張角，太陽系中最大的行星木星在距離地球最近的時候對應的張角是47個角秒，也就是一個角分不到一點點（為何人的肉眼看不見環形山？因為在你的視網膜上月亮形成的影象其實不過就是一個100個畫素左右的圖片而已）。知道了人眼的解析度細節的能力，再來探討一下人眼的視野大小，正常視力的人的視角超過150度，但是人眼解析度細節的能力並不是均等的，和相機一樣人眼中間解析度細節的能力強於邊緣部分，所以當一個人看到感興趣的目標的時候會不自覺的把頭或者眼睛轉過來，讓自己視網膜的中心對準目標。所以我們這裡先假設人眼中間的90度具有最高的解析度。那麼人眼中央部分的就相當於一個(90×60/0.3)×（90×60/0.3)=3.24億畫素的相機。

人類的眼睛和電子相機有否可比性不能肯定。排除人眼個體不同的因素，人眼觀察物體清晰與否，與距離有關，與光線有關，與色彩對此度有關，反映到人腦就成了向量圖，而非點陣圖。而人眼對電子相機照片感覺，當相機畫素到達一定高度以後（假設5千萬），感覺再高畫素也沒有太大差別了，都是向量圖。人眼和相機可比嗎？有畫素之說嗎？

這就是說等效畫素大小是0.3弧度。保守估計眼睛的水平可視角度是120度，垂直可視角度是60度，換算下來等於5.76億畫素的影象資料。與此對應有意思的是，當我們列印6x4"照片的時候，大多數人在普通的視距上根本無法分辨300dpi和150dpi的區別。

所以，儘管人的眼睛和大腦能夠通力合作處理大量的視覺資料，但是150dpi的列印輸出，已經可以提供足夠我們滿意的照片質量。

需要指出的是，女人有更多的錐形細胞，男人則棒狀細胞多一些。因此，女孩總是能比男人看到更為明快的色彩，不過光線不好的情況下就看不大清楚了。

人的眼睛看到的一切物體可是比照相機清楚的多了，也是最真實的！！除了近視眼之類的人！！照相機所照出來的景物都是最大化還原人類眼睛所看到的景物，所以人的眼睛能分辨顏色，物體大小等等，除了色盲啊！！呵呵！！所以人的眼睛可是一個超級照相機，

德國醫生阿瑟·康尼錫在一本著作裡就提出了比較精確的答案。他採用了一種標準化的實驗方式：在正常光亮的條件下，測試人能夠分辨的、距離最小的平行線段中，兩根線段與瞳孔正中所形成的夾角。測量結果是0.59角分(1°=60角分)。這也就是說，人眼能夠識別的最小畫素應該是0.3角分。這樣一來，根據科學作家、研究者和攝影師羅傑·克拉克博士的推斷，人的視野中心(假設是90°×90°的區域)所擁有的畫素數就達到了3.24億；如果認為人的中心視野是120°的話，畫素數將會是5.76億。按照他的演算法計算，正常人的視野大約是180°左右，這就意味著人眼擁有超過12.96億的畫素數。然而基於180°視野來進行計算是有問題的。就像我們剛才提到的，視野中心和視野邊緣的解析度有很大不同。根據邁克爾·F·迪林在一本專著中的描述，人眼解析度越往外圍越低，最外圍似乎只有12°。這樣來看，人眼的畫素數應該遠小於10億。但是我們沒有辦法獲得更精確的數值，因為大腦根本不給我們機會讓我們看到真正的世界———在我們反應過來之前，大腦就已經把我們看到的東西抹去細節、拼接畫面，要想知道人眼的畫素值，還真不是件容易的事情。

個人覺得，人眼沒有畫素，物理學過的小孔成像原理，眼睛看到的東西落在視網膜上是倒著的，然後傳輸到大腦再正過來，我認為人的眼睛就像鏡子，直接把畫面投射過來。或許可以問，我們的世界是多少畫素。

我覺得這是個偽命題，兩者成像基礎不一樣。相機(手機)感光頭是每個畫素儲存一個訊號，多少萬畫素成幅圖，但人眼的感光細胞沒那麼多，要一“胞”多用的。正是這種不確定性決定了生物與電子產品的差異，也是人類科技努力的方向。當然如果有那麼一天機器全部學會了，不知道是不是機器人統治世界的開端。

人眼有六百萬至七百個視錐細胞，但集中在相當於相機感光晶片我們叫黃斑位置起作用的約五百萬，因此理論上是五百萬畫素，但考慮到相機不是與你大腦直接相連佔滿你的腦袋空間，而一定要列印成相片或顯示在螢幕上有很大折減，且大腦具備像投影儀一樣的插值計算功能，將影像平滑過渡，如果只是插一點就相當於二千萬，要是按兩個點算就達到五千萬了，這是相當於，感覺上的。

如果硬性比較，人眼大約等效於一臺50毫米焦距，光圈F4-F32可變，400萬畫素——是的，只有400萬畫素，感光度ISO50-ISO6400，快門1/24的不停連續拍攝的相機。

對於人眼解析度的研究比多說人想象的都要早許多，而且多年來這個結論沒有太大的變化。最權威的結論來自1897年（沒錯，是1897年，就是康聖人跟梁啟超等人準備搞變法跟老佛爺找不痛快的年代），德國人Konig在“Die?Abhangigkeit?der?Sehscharfe?von?der?Beleuchtungsintensitat”一書中指出，人眼的極限解析度是能夠分辨0.59角分的線對。這裡要細緻的說一下為何要用角度而不是長度來表示解析度，大家知道，無論是人眼還是相機都會遵守遠小近大的透視定律，同樣大小的物體距離人眼不同的時候在視網膜上成的像大小是不一樣的。利用角度來表徵這個問題就會簡單很多。

正常視力的人的視角超過150度，但是人眼解析度細節的能力並不是均等的，和相機一樣人眼中間解析度細節的能力強於邊緣部分，所以當一個人看到感興趣的目標的時候會不自覺的把頭或者眼睛轉過來，讓自己視網膜的中心對準目標。所以我們這裡先假設人眼中間的90度具有最高的解析度。那麼人眼中央部分的就相當於一個(90×60/0.3)×（90×60/0.3)=3.24億畫素的相機。

人的視網膜有500萬個視錐細胞，由於視錐細胞負責捕捉彩色影象，你或許會認為這相當於人眼有500萬畫素。但人眼還有1億多個視杆細胞，這些負責感受黑白的桿狀細胞對於視覺成像的銳度發揮著重要作用。但1.05億畫素也低估了人眼的能力，因為人眼不是一臺靜態的照相機。人有兩隻眼睛，它們不停轉動以獲得比視野中心區域範圍更大的影象，然後就像製作全景照片一樣，在大腦中組合成一幅完整的畫面。在良好的燈光下，人能將至少間隔0.6弧分（0.01度）的兩條細線區分開，將這兩條細線看作是兩個畫素的話，每個畫素在人眼中就相當於0.3弧分。如果保守地以120度作為你的水平視野，垂直面以60度計算的話，人眼的有效影象資料量就相當於5.76億畫素。

首先，我們要知道什麼是畫素，簡單的說，畫素人為設定的就是平面內一平方英寸內所含的可以分辨的最小單位值。凡在平面體現影象的介質如照片，螢幕等都可以用畫素作為解析度或解析度的標定值，這個標定值在限定的範圍內是固定的。如果討論人眼的畫素，就比較複雜，因為人眼看物體和色彩是實時動態多維立體影象，既有被視物質本體實際自然狀態，也有視神經採集視覺資訊發至大腦的後期處理結果。就本問答來說，人眼在視界固定的特定狀態下，以標準視力為標準，在有效視界內基本上相當於200萬畫素。如果按實際的動態的大腦資訊資料處理能力，有報道說最大視界可以達到5.7億畫素。

回答這個問題只是覺得很有意思

答案是我從其他地方看來的

人眼的畫素灰常高，因為人眼有1.2億個視杆細胞，600萬~700萬的視錐細胞，所以嚴格來說，人眼可能是上億畫素的數碼相機！！！ 但是，人眼是個定焦頭。。。景深太淺啦！ 不信？ 你拿兩個小藥瓶放在眼前，你看其中一個的時候，必然看不清另一個。。。 如果你考慮人的光學系統的效能，比傻瓜相機的還要糟糕。。。採光點就瞳孔那麼大。。。視網膜蠶豆那麼大。。。人眼牛逼之處不在於光學系統，而在於圖片處理系統。

普通人的視網膜擁有500萬個錐形細胞，這些錐形細胞是用來感受視覺色彩的，可以把人的眼睛想像成等同於500萬畫素。但是，在眼睛裡面還有一億個棒狀細胞，它們是用來感受單色對比度、明暗的，在你眼睛所示畫面的銳利程度方面扮演著重要的角色。而且，就算是把眼睛畫素當成1.05億，仍然低估了它們，因為它畢竟不是一臺相機。

眼睛我不知道，但是上億是肯定的，而更牛的是我們的大腦，我們平常隨意看一眼的畫面你大腦都在計算這些看見的物體和你的距離（太遠的不算），兩三米的距離你在桌子放個杯子，然後隨意瞄一眼，再閉眼基本你都能準確的走過去“拿”到杯子而不是胡亂“摸”到杯子。我們的大腦隨時都在計算著我們看見的物體的大概距離和空間位置。所以智慧機器人取代人類還早著呢，人類隨意瞄一眼的資訊就能叫一般電腦當機。所謂的自動行駛汽車，也是大量刪除“無用”資訊因為計算能力有限，所以現在還是不靠譜的。

人眼畫素經過仔細論證，（別看視網膜細胞那麼多）大約等效於一臺50毫米焦距，光圈F4-F32可變，400萬畫素——是的，只有400萬畫素，感光度ISO50-ISO6400，快門1/24的不停連續拍攝的相機。

鏡頭約等於3片3組，全部由非球面鏡組成，光圈（瞳孔）小於F32時，一般是某種化學毒劑中毒，大於F2.8時~~~那是死人。

對焦速度極高，在0.5秒內就能完成從最遠到最近的切換，永不跑焦。 非近視的情況下，景深極大。

影像處理器大約相當於4塊Digital 3，並行工作，而後臺的模糊識別處理器，則無法用地球上的計算機來衡量。

色彩不好說，一般是認為在32位和48位之間。

說法二：

目前科學界公認的資料表明，觀看物體時，人能清晰看清視場區域對應的解析度為2169 X 1213。

再算上上下左右比較模糊的區域，人眼解析度是6000 X 4000。

那麼，2169 X 1213是怎麼計算出來的呢？

人觀看物體時，能清晰看清視場區域對應的雙眼[ 視 角 ]大約是35°（橫向）X 20°（縱向）。

同時人眼在中等亮度，中等對比度的[ 分 辨 力 （d）]為0.2mm，對應的[ 最佳 距 離 (L)]為0.688m。

其中d與L滿足tg(θ/2)=d/2L，θ為[ 分 辨 角 ]，一般取值為1.5"，是一個很小的角。

將視場近似地模擬為地面為長方形的正錐體，其中錐體的高為h = L = 0.688m，θ1=35°（水平視角），

θ2=20°（垂直視角）。以0.0002m為一個點，可以得知底面長方形為2169 X1213的解析度。

索尼7680×4320超高畫質晰解析度的未經壓縮的18分鐘未經壓縮的超高畫質影片大小為3.5TB，平均每分鐘194GB

按照這個資料量偶算過，每分鐘經過人眼的資料量約為140.34GB。也就是說，平均打一個小時的XBOX360，將有8420.4GB的資料被傳導到大腦。這些資料如果刻成藍光光碟，需要337張！

而如果把人眼想象成一個高畫質攝像頭，這個攝像頭的匯流排頻寬為2.339GB/秒，換算為更形象的網絡卡速率，應該為19161M網絡卡。當然，這只是人腦在同一時刻處理的影片資料所佔用的頻寬，還不包括音訊，溫度，氣味資料。而人腦幾乎可以同步處理這些資料，所以人腦的頻寬之大是遠遠超乎人的想象的！

其實真正牛的是人腦，每秒處理資料是PB級別的！目前世界上最強的磁碟陣列，也剛剛突破PB大關不久而已。

最神奇的是，實現這些功能，不需要升級IOS和安裝任何驅動，不需要耗電！出生時的嬰兒的眼睛就具有人眼所有功能了。

大家平時還是珍惜珍惜這麼高檔的裝置吧，特別是過年，看片不要太晚，打遊戲不要窮兇極惡，上班看電腦多用眼藥水，呵呵。

說法三：根據R. N. Clark的陳述，人眼的解析度大約是0.3 arc-minute（這種情況下一般都是弧度單位）。而根據Michael F. Deering在The Limits ofHuman Vision中的描述，人眼的成象解析度中心和邊緣是不同的，中心位置可能小於1度，越往外圍越低，最外圍似乎只有12度。這點和數碼相機基本上圖象解析度中心和邊緣比較平均不同。

還需要注意一點的是，人眼所看到的東西是動態的，而數碼相機看到的是靜態的。區別在於，相機是一次成象，而人眼則是眼睛和大腦的組合，眼睛持續不斷把圖象資訊傳遞給大腦，並且眼睛在不挺的轉動，讓高解析度的感應區域掃過物件的各個細節。大腦把所獲得的資訊進行動態累加，就得到了我們所感覺到的圖象了。因此，雖然高解析度的成象區域比較小，但是我們依然可以感覺到比一次成象要清晰很多，並且視野大很多的圖象。所以，下面說到的資訊是基於累加的結果，而不時一次成象的結果。

Clark計算，如果視野是90x90度的話，那麼計算的結果，相當於324百萬象素。如果按照近180度的視角的話，那麼是576百萬象素。注意這是大腦和眼睛動態累加的結果。

關於人眼的ISO。Clark透過用Canon 10D與人眼對比進行實驗，他估計完全適應黑暗環境下的人眼的ISO可能有800。

關於焦距。Chapman and Hall, Ltd, London, 1968, page 49 關於標準歐洲成年人的資料是：

Object focal length of the eye = 16.7 mm

Image focal length of the eye = 22.3 mm

所以，應該是22mm左右。關於畫素的說法四：肉眼的解析力約為一角分 (一度的六十分之一), 這是肉眼的解析元 (resolution element) 大小. 解析元在概念上所對應的, 就是底片的最小星像, 其三分之一, 便對應到CCD或數字相機的像元. 我們眼視的視角約為180度*120度, 兩側較寬廣, 上下較狹窄. 這是整個視角大小, 但我們真正能集中注意力且分辨景物細節的, 約只有中心的90度*60度的大小而已. 在這90度*60度的範圍內, 共容納有一千九百萬個解析元, 約相當於一億七千萬畫素的數字相機. 眼睛的視野120度左右

人的視野所能看到的範圍是180°（狗是250°）相當於鏡頭17mm的焦距。

由於鏡頭屬於單目視野.拍攝範圍本身就小於人的雙目視野.再加上鏡頭的透視效果遠不如人眼的透視效果自然.即使鏡頭的視場能達到180°.但在透視效果上近大遠小的明顯差異.使得空間感顯得極為誇張.同時.超廣角鏡頭的桶形畸變使直線的嚴重變形.也使效果不易為人接受.所以一般廣角和長焦是無法達到人的視野範圍的水平的.我們看到的所謂360度全景照片其實是照相機旋轉拍攝之後合成的照片.如果你在相機的英文規格書上看過"f ="，那麼後面接的數碼通常就是它的焦長，即焦距長度。如"f=8-24mm，38-115mm(35mm equivalent)"，就是指這臺相機的焦距長度為8-24mm，同時對角線的視角換算後相當於傳統35mm相機的38-115mm焦長。一般而言，35mm相機的標準鏡頭焦長約是28-70mm，因此如果焦長高於70mm就代表支援望遠效果，若是低於28mm就表示有廣角拍攝能力

就我自己的體會，人眼最牛逼的地方是對焦速度和動態範圍。

這個問題我也很想知道答案啊！！總感覺眼睛看出來的東西真的很清晰啊！！！

而且有的時候眼睛看出來的感動，美好，是用攝影機拍不出來的。

畫素多虛的問題！中間那邊的畫素很高的，起碼幾個億，綜合下又很低，估計也就10年前功能機的300，400萬！但是，我們的光圈可調，變焦速度也快，成3D影象也超快！因為，我們有一個東西叫大腦！當然，說這句話的就是大腦了！

人的眼睛有多少畫素:人眼有5.76億像這個資料不是很準確。 如果硬要把人眼畫素數取值的話，只能取人眼中視錐細胞和視杆細胞數了，不過這又不太準確，因為並不是一個細胞就能代表一個畫素點的。 關於5.76億這個略顯誇張的畫素值，計算過程是這樣的。 先了解一下人眼分辨

人的眼睛有多少畫素:人眼有5.76億像這個資料不是很準確。

如果硬要把人眼畫素數取值的話，只能取人眼中視錐細胞和視杆細胞數了，不過這又不太準確，因為並不是一個細胞就能代表一個畫素點的。

關於5.76億這個略顯誇張的畫素值，計算過程是這樣的。

先了解一下人眼解析度這個概念。目前一般認為，人眼的極限解析度是能夠分辨0.59角分的線對，也就是說人眼可以分辨張角為0.59角分的明暗相間的線條對（另一種說法，1角分是正常視力解析度）。因為一個明暗相間的線對至少需要兩個畫素，那麼換算一下，人眼上的一個畫素相當於0.3個角分（1 度=60角分=3600角秒）。

然後再結合人眼視角資料，就可以計算畫素值了。假設人眼視角最中間的120度具有最高的解析度，那麼人眼就相當於一個(120×60/0.3)^2=5.76億畫素的相機。

其實這個資料可以更高，因為人的視角並不止120度，雙眼結合的話大概能接近180度。（餘光也算……）

也有說法認為肉眼有“視覺中心”一說，只有眼睛中央10度左右的範圍最清晰，也就是視黃斑部分，到了周圍的解析度就會大大下降，不過這個說法很難說是準確的，因為人眼畢竟是能轉的，而且模糊部分按理說也是有“畫素”。

補充說明人的眼睛有多少畫素：只有黃斑中心凹附近的範圍內有1分的解析度（1.0視力），離開中心凹以後，視力下降到0.1，單眼的視野水平方向大約150度，只有中間10度是1分的解析度，其他140度都只有10分的解析度。 另外，0.59分，應該是指線分辨，可以認為是一組視細胞協同計算後的結果。兩點解析度還是應該按照1分來計算。

那麼這樣算的話人的眼睛有多少畫素?結果就只有百萬級了，遠低於5.76億，甚至比細胞總數1.2億還要小不少

男女眼睛還不同

不過，與此對應有意思的是，當我們列印6x4"照片的時候，大多數人在普通的視距上根本無法分辨300dpi和150dpi的區別。所以，儘管人的眼睛和大腦能夠通力合作處理大量的視覺資料，但是150dpi的列印輸出，已經可以提供足夠令我們滿意的照片質量。需要指出的是，女人有更多的錐形細胞，男人則棒狀細胞多一些。因此，女孩總是能比男人看到更為明快的色彩，不過光線不好的情況下就看不大清楚了

那麼人的眼睛有多少畫素呢，男女不同，人和人也不同，夠用就行了

人的眼睛據美國科學家羅格曼在2011年研究成果，iso感光度達8000左右，晚上只需一分鐘左右，眼基本能適應當前環境，且沒有任何噪點，看見就看見，看不見就看不見，動態寬容度之高，至今相機都沒研製出來，所以我們看光比比較大的景物時，暗處仍很清晰就是這個原理。研究還表明，人眼的標準視角為160度，不存在邊緣不清晰，不像相機鏡頭存在邊緣素質下降的情況，只存在視網膜的（底片）的大小的限制。羅格曼還說：以上文字都是樓主剛剛為湊字數信口胡諏的，不要信。

人的視覺比手機拍的好並不只是因為人的畫素比手機鏡頭高，更重要的是人使用的“演算法”比手機好，也就是說大腦處理影象資料比手機處理器更好。