在传统相机标定技术的基础上，近年来基于深度学习的方法逐渐成为研究热点。深度学习通过大量数据训练模型，能够更准确地校正镜头畸变，提升图像质量。这种方法不仅提高了标定效率，还增强了对复杂环境的适应能力。

传统标定方法依赖于特定的标定板和复杂的数学模型，而深度学习则通过神经网络自动提取特征，减少了人为干预。此外，深度学习方法可以处理非线性畸变问题，这对于高精度工业检测或虚拟现实领域尤为重要。

然而，深度学习标定也面临挑战，如需要高质量标注数据以及较高的计算资源需求。尽管如此，随着硬件性能的提升和算法优化，这种技术正逐步走向成熟，并在自动驾驶、无人机导航等领域展现出巨大潜力。未来，结合更多传感器信息的多模态标定将是发展方向之一，这将进一步推动相关领域的技术创新与进步。