仿照cv2.blur()的实现代码，设计一个处理灰度图像噪声的滤波器函数

好的，针对灰度图像噪声，我们可以设计一个基于均值滤波的滤波器函数，其代码如下：

import numpy as np

def mean_filter(src, ksize):
    # 获取输入图像的通道数和数据类型
    dtype = src.dtype

    # 创建输出图像
    dst = np.empty_like(src)

    # 计算滤波器的大小和半径
    ksize = np.asarray(ksize)
    krows, kcols = ksize
    krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2)

    # 对每个像素进行滤波操作
    for y in range(dst.shape[0]):
        for x in range(dst.shape[1]):
            # 计算滤波器在当前位置的卷积值
            s = 0
            for ky in range(krows):
                for kx in range(kcols):
                    ix = x + kx - kcols2
                    iy = y + ky - krows2
                    if 0 <= iy < src.shape[0] and 0 <= ix < src.shape[1]:
                        s += src[iy, ix]

            # 计算平均值并赋值给输出图像
            dst[y, x] = np.round(s / (krows * kcols)).astype(dtype)

    # 返回输出图像
    return dst

在上面的代码中，我们首先获取输入图像的通道数和数据类型，然后创建输出图像。接着，计算滤波器的大小和半径，对每个像素进行滤波操作，计算平均值并赋值给输出图像。最后，返回输出图像。

需要注意的是，这里的实现代码并没有进行边界处理和异常处理，需要在实际应用中进行完善。