以下是一个示例代码，演示如何使用Python比较两个图像的来源。

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim
from PIL import Image

def compare_image_sources(image1_path, image2_path):
    # 读取图像
    image1 = cv2.imread(image1_path)
    image2 = cv2.imread(image2_path)

    # 将图像转换为灰度图
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用结构相似性指数（SSIM）比较图像相似度
    (score, diff) = compare_ssim(gray1, gray2, full=True)
    diff = (diff * 255).astype("uint8")

    # 将差异图像进行二值化处理
    thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 在差异图像上绘制边界框
    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(image1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        cv2.rectangle(image2, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    # 将图像保存到本地
    cv2.imwrite("image1_with_boundaries.jpg", image1)
    cv2.imwrite("image2_with_boundaries.jpg", image2)

    # 显示结果图像
    image1_pil = Image.open('image1_with_boundaries.jpg')
    image2_pil = Image.open('image2_with_boundaries.jpg')
    image1_pil.show()
    image2_pil.show()

    # 打印图像相似度
    print(f"图像相似度: {score}")

# 调用函数进行比较图像来源
compare_image_sources("image1.jpg", "image2.jpg")

该示例代码使用OpenCV和scikit-image库进行图像处理和比较。首先，它读取两个图像文件（image1.jpg和image2.jpg）并将它们转换为灰度图像。然后，使用结构相似性指数（SSIM）比较两个灰度图像的相似度，并计算出差异图像。

接下来，将差异图像进行二值化处理，并在差异图像上绘制边界框。最后，将带有边界框的图像保存到本地，并显示结果图像。此外，还会打印图像的相似度分数。

请注意，您需要安装所需的库（OpenCV、scikit-image和Pillow）才能运行此代码。