opencv sift探索　動作軽量化

こんにちは。
曖昧な質問で申し訳ないのですが、次のコードの動作を軽量化したいです。

コードの目的は、test.pngという画像がPCの画面上のどこかに表示されているかどうか調べるものです。
表示されるさい、拡大縮小、回転、色変換されていることがあります。
もしあったら警報音を鳴らしてユーザーに知らせます。

動作自体は、webから色々なコードを集めてきて、下の通りで希望の動作ができました。
ただ実際に動かしたいPCでは動作が重たく、何らかの方法で軽量化できないかと考えています。

どうぞよろしくお願いいたします。

python
1#ライブラリのインポート
2import cv2 #opencv
3from PIL import ImageGrab #スクリーンショットを撮るときに使う
4import numpy as np #スクリーンショット(PIL)をopencvに変換するときに使う
5import time #sleep用
6import winsound #ビープ用
7
8#設定ファイルの読込
9f = open('setting.txt', 'r')
10settingtext = f.read()
11f.close()
12settinga=settingtext.split(',')
13goodThreshold = float(settinga[0]); #0～1の数字
14isImgThreshold = int(settinga[1]); #マッチした特徴点の数がisImgThreshold以上なら画像ありと判断
15
16#探索する画像の下処理
17img1 = cv2.imread(r"test.png",0)    #画像読込
18sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()    #sift特徴量検出器の作成
19kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)   #探索画像の特徴を検出
20bf = cv2.BFMatcher()    #比較器の作成
21NextWait=3
22
23#画面探索を無限ループ
24while True:
25    img2 = cv2.cvtColor(np.asarray(ImageGrab.grab())[:, :, ::-1].copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY)    #SSを撮る→opencvに変換→色が変なので修正→モノクロ化
26    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)   #SSの特徴を検出
27    matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)   #マッチング実行
28
29    #なぜ動くか不明だが、よくマッチできている点だけ取ってくる処理
30    good = []
31    for m,n in matches:
32        if m.distance < goodThreshold * n.distance:
33            good.append([m])
34
35    #結果の評価・表示
36    goodNum=len(good)
37    if goodNum >= isImgThreshold:
38        print( str(goodNum) + "_Exist!!");
39        for i in range(goodNum): #音で知らせる
40            winsound.Beep(1000, 200) 
41            winsound.Beep(2000, 60) 
42        NextWait=0
43    else:
44        print( str(goodNum) + "_NO");
45        NextWait=3
46
47    #ウェイトをかけてループを回す
48    time.sleep(3)
49
50#練習用GUI出力（使わない）
51img_sift = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good, None, flags=2)
52cv2.imshow('image', img_sift)
53cv2.waitKey(0)