Насколько мне не изменяет память, самым эффективным алгоритмом был SIFT. ORB и SURF не дают такой точности, но и работают быстрее. Вся проблема SIFT - он отрабатывает на CPU 1-3 секунды, если картинки имеют большое количество одинаковых кейпоинтиов. Плюс надо использовать FlannBasedMatcher.knnMatch (для SURF тоже, а вот для ORB юзают BFMatcher). Дальше отбираешь только хорошие кейпоинты, а потом их решейпишь. В итоге на 3 значениях решаешь, баян или нет.

matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2)
good = [m for m, n in matches if m.distance < 0.6 * n.distance]
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

Перед сравнением картинки надо перегнать в COLOR_BGR2GRAY, сделать normalize с NORM_MINMAX, потом equalizeHist.

Из вариантов для GPU есть такая моча https://arxiv.org/abs/2112.02906
Работает в разы быстрее SIFT/ORB/SURF, запущенных на cuda_backend, но опять таки нужна видеокарта.