摄像学习是一种基于大规模样本数据的学习方法，它涉及深度学习、卷积神经网络等先进技术，可以从图像、视频中自动学习特征，从而实现物体识别、目标检测、图像分类等任务。与传统视觉处理方法相比，摄像学习具有以下几点区别：
特征提取方式：传统视觉处理方法通常需要手动设计特征提取器，如SIFT、HOG等，而摄像学习则是通过训练深度神经网络等模型来学习特征表示，不需要人工干预。
数据需求：传统视觉处理方法对于样本数据要求较高，需要精心设计特征和分类器，对数据质量和数量有一定要求；而摄像学习通过大规模数据训练深度学习模型，可以更好地适应复杂的数据分布。
泛化能力：摄像学习模型具有更好的泛化能力，可以更好地适应新数据，而传统视觉处理方法在面对数据分布较为复杂或变化较大时表现不佳。
总的来说，摄像学习通过深度学习等技术实现了对图像、视频数据更加有效的表征和处理，相比传统视觉处理方法具有更好的性能和泛化能力。