以下是一个示例代码，用于查找不同尺寸图像之间的空白区域：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像调整为相同的尺寸
img1_resized = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1_resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两个图像之间的差异
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

# 设置阈值，将差异图像转换为二进制图像
_, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建一个空白图像，用于显示空白区域
blank_image = np.zeros_like(img1_resized)

# 在空白图像上绘制轮廓
cv2.drawContours(blank_image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Blank Image", blank_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载两个图像，并将它们调整为相同的尺寸。然后，我们将图像转换为灰度图像，并计算两个图像之间的差异。接下来，我们将差异图像转换为二进制图像，并找到图像中的轮廓。最后，我们创建一个空白图像，并在空白图像上绘制找到的轮廓。最终，我们显示空白图像，其中包含不同尺寸图像之间的空白区域。