一步步突破KAZE特征检测算法，从各向异性扩散滤波开始

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它利用数字图像处理技术对图像进行分析和理解。在计算机视觉中，特征检测是一个基本的任务，它可以提取图像中的关键信息，为后续的图像处理和分析任务提供支持。KAZE（Accelerated-KAZE）是一种基于特征点的检测与描述子匹配算法，具有不变性和鲁棒性，因此在许多计算机视觉应用中得到了广泛的应用。

本文将介绍如何通过逐步改进KAZE特征检测算法，从各向异性扩散滤波开始，逐步优化算法并提高其性能。我们将详细介绍各个步骤，并提供相应的源代码。

首先，我们来了解什么是各向异性扩散滤波。各向异性扩散滤波是一种非线性的图像增强方法，它可以平滑图像的纹理区域，同时保留边缘和细节。这对于特征检测算法而言非常重要，因为它可以提高算法对图像中的关键信息的感知能力。

下面是一个简单的各向异性扩散滤波的示例代码：

import cv2

def anisotropic_diffusion_filter(image, iterati