输入一张经过频域低通模糊的图像，将其无损复原为未经模糊的图像，请使用Python给出相应代码，并保证能够运行

这是一个计算机视觉领域的问题，需要使用图像处理技术。可以使用以下Python代码实现：

import numpy as np
import cv2

# 读取经过频域低通模糊的图像
img = cv2.imread('blurred_img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用傅里叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 定义低通滤波器参数，进行滤波
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
fshift = dft_shift*mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1])

# 显示原图和处理后的图像，并保存处理后的图像
cv2.imshow('Input Image', img)
cv2.imshow('Output Image', img_back)
cv2.imwrite('restored_img.jpg', img_back)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，代码中的低通滤波器参数和阈值需要根据实际情况进行调整，以获得更好的复原效果。