python 能否帮我写一个低通滤波函数 核大小可以自己设定 该函数支持float64 类型 将灰度图像中的小白点去除掉

当然可以，以下是一个自定义低通滤波函数的示例代码，支持float64类型，同时可以用于去除灰度图像中的小白点：

import numpy as np
from scipy import signal

def lowpass_filter(img, kernel_size, sigma, threshold=0.5):
    """
    自定义低通滤波函数，可以用于去除灰度图像中的小白点
    :param img: 输入的图像
    :param kernel_size: 滤波核大小，必须为奇数
    :param sigma: 高斯核标准差
    :param threshold: 阈值，小于该值的像素将被视为噪声点
    :return: 低通滤波后的图像
    """
    # 检查滤波核大小是否为奇数
    if kernel_size % 2 == 0:
        kernel_size += 1
    # 生成高斯核
    x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, kernel_size), np.linspace(-1, 1, kernel_size))
    d = np.sqrt(x * x + y * y)
    gaussian_kernel = np.exp(-(d ** 2) / (2.0 * sigma ** 2))
    gaussian_kernel /= np.sum(gaussian_kernel)
    # 对图像进行卷积
    result = signal.convolve2d(img, gaussian_kernel, mode='same', boundary='symm')
    # 将小于阈值的像素设为0
    result[result < threshold] = 0
    return result

# example
img = np.random.rand(512, 512)
result = lowpass_filter(img, 5, 2, threshold=0.01)

该函数的实现过程与前一个示例代码类似，不同之处在于可以处理灰度图像。需要注意的是，阈值的选择需要根据实际情况进行调整，阈值过大可能会造成图像信息丢失，阈值过小可能会保留噪声点。