有两张摄像头拍摄的图，摄像头有偏移，两个图片的光照也有差别，请排除摄像头偏移和光照的影响找到两个图片中的不同之处，请给出python代码

针对这个问题，我们可以使用图像对齐技术（Image Alignment）来解决。具体来说，我们可以使用SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）来提取两张图片中的关键点，并计算这些关键点的相互匹配，通过计算这些匹配点之间的变换关系，将两张图片对齐，从而消除摄像头偏移和光照的影响。

下面是一个基于OpenCV库的Python代码示例，演示了如何使用SIFT算法实现图像对齐：

import cv2

# 读取两张图片并转为灰度图
img1 = cv2.imread('image1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建SIFT特征提取器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 提取关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建暴力匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

# 匹配关键点
matches = bf.match(des1, des2)

# 根据匹配结果找到对应的关键点
matched_kp1 = [kp1[m.queryIdx] for m in matches]
matched_kp2 = [kp2[m.trainIdx] for m in matches]

# 计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(
    cv2.KeyPoint_convert(matched_kp1),
    cv2.KeyPoint_convert(matched_kp2),
    cv2.RANSAC,
)

# 对第一张图片进行变换，使其与第二张图片对齐
aligned_img1 = cv2.warpPerspective(img1, M, img2.shape[::-1])

# 显示对齐后的图片
cv2.imshow('aligned_img1', aligned_img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.waitKey()

在上面的代码中，我们首先读取了两张图片并将其转化为灰度图，然后使用SIFT算法提取两张图片中的关键点及其描述符。接着，我们使用暴力匹配器（Brute-Force Matcher）对这些关键点进行匹配，得到匹配点的关键点对。通过计算这些匹配点之间的变换关系，我们可以得到一个变换矩阵，将第一张图片对齐到第二张图片。最后，我们使用OpenCV的`warpPerspective`函数对第一张图片进行变换，得到对齐后的图片，并将其显示出来。

需要注意的是，由于SIFT算法是一种基于特征点匹配的方法，因此在图片中存在大量重复或者相似的区域时，容易出现误匹配或者漏匹配的情况。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的特征提取和匹配算法，并进行参数调整和优化，以获得更好的对齐效果。