Как найти небольшую иконку на скриншоте OpenCV

Делаю бота для игрушки, и нужно найти иконку рыбки которая может несильно изменять свой масштаб и не сильно искажаться в 3д пространстве.

Пробовал искать с помощью сравнения шаблонов, в целом неплохо но при изменении масштаба иконки всё ломается, сделал несколько масштабов, тоже неплохо работает но при изменении разрешения самой игры работает уже не так стабильно.

Также пробовал ORB но он вообще не ищет кейпоинты пока не увеличу изображение самой иконки, да и ищет не точно. И вот хотел узнать есть ли какой-то более стабильный и универсальный способ поиска таких небольших иконок.

Размер иконки рыбки 33x35 Размер скриншота FullHd

Код для поиска при помощи сравнения шаблонов(C++):

std::vector<Mat> fishIcon;
const std::vector<double> SCALES = { 0.4, 0.5, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4 };

//Перебор всех масштабов пока не найдётся нужный
for (Mat ic : fishIcon) {
    if (FindObject(ic, screenshotGray, max_loc, result, true, 0.8)) {
        fishIconPosition = Point(max_loc.x, max_loc.y);
        found = true;
        break;
    }
}

//Код для создания нескольких мастштабов
for (double scale : SCALES) {
    Mat resIcon;
    resize(sourceIcon, resIcon, Size(0, 0), scale, scale);

    fishIcon.push_back(resIcon);
}

//Метод для поиска иконки на изображении
bool botActions::FindObject(Mat& templateForFind, Mat& screenshot, Point& maxLoc, Mat& result, bool debug, double confid) {
    matchTemplate(screenshot, templateForFind, result, TM_CCOEFF_NORMED);
    double minVal, maxVal;
    minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, NULL, &maxLoc);

    if (debug) {
        std::cout << maxVal << std::endl;
    }

    if (maxVal >= confid) {
        return true;
    }
    else {
        return false;
    }
}

Вот как тестировал ORB(Python):

import cv2
import numpy as np

template = cv2.imread("FishCrop.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.imread("Background.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

template = cv2.resize(template, None, fx=3, fy=3,interpolation=cv2.INTER_AREA)

orb = cv2.ORB.create(nfeatures=800)

kpTemplate, descTemplate = orb.detectAndCompute(template, None)
kpBackground, descBackground = orb.detectAndCompute(img, None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descTemplate, descBackground)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

matchRes = cv2.drawMatches(template, kpTemplate, img, kpBackground, matches[:15], None)

cv2.imshow("Result", matchRes)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Буду благодарен любым подсказкам