写一个python代码，实现两张遥感图片基于特征的变化检测，并输出变化部分的二值图

由于遥感图片的特征提取方法比较复杂，因此，在此我们仅提供一个简单的基于像素差异的变化检测代码：

import cv2

# 读取两张遥感图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

# 将两张图片转为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两张图片的差异
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

# 对差异图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(diff, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示差异图像和二值化图像
cv2.imshow('diff', diff)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)

在代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取了两张遥感图片，并使用`cv2.cvtColor()`函数将它们转为灰度图。然后，我们使用`cv2.absdiff()`函数计算了两张灰度图的差异，并使用`cv2.threshold()`函数对差异图像进行了二值化处理。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示了差异图像和二值化图像。

需要注意的是，这种简单的像素差异方法只适用于遥感图片中变化较为明显的情况，对于变化较小或者噪声较多的情况可能会产生误检。如果需要更加准确的变化检测结果，需要采用更加复杂的特征提取方法。