摄像学习的技术难点主要包括以下几个方面：
光照变化：在不同的光照条件下，同一物体的表面会呈现出不同的外观，这给摄像学习带来了很大的挑战。光照变化可能导致图像中的噪声增加，使得图像处理和分析变得更加困难。
视角变化：物体在不同的视角下会呈现出不同的形状和外观，这就需要摄像学习算法具有一定的鲁棒性，能够识别和理解物体在不同视角下的特征。
遮挡和变形：在实际场景中，物体可能被其他物体遮挡或者发生形变，这会导致图像中出现一些噪声和干扰，使得摄像学习难以准确地识别和分析目标物体。
数据量和标注：摄像学习需要大量的数据进行训练，而且需要标注这些数据以供算法学习。然而，在实际应用中，获取大规模且高质量的标注数据是一个非常困难的问题，这会限制摄像学习算法的性能和应用范围。
实时性和效率：摄像学习算法在实际应用中需要具有较高的实时性和效率，以便能够在实时系统中快速地处理图像数据并做出准确的判断。因此，如何提高摄像学习算法的速度和效率是一个需要解决的重要问题。
综上所述，摄像学习的技术难点主要包括光照变化、视角变化、遮挡和变形、数据量和标注、以及实时性和效率等方面。要解决这些难点，需要不断推动摄像学习算法的研究和发展，提高算法的鲁棒性、准确性和效率。