f4f

Мне кажется, надо порядок условных операторов поменять (h * 1.2 > h > h *0.8). В текущем варианте h * 1.2 не будет (поскольку первое условие выполнится).

Можно не сортировать массив cnts а просто найти максимальный элемент, зависит от характера масок, как много там контуров обычно будет находится, может быть совсем неощутимо.

Из очевидного, что касается именно opencv - нету смысла всю картинку переводить в lab, если потом вырезается roi. Сначала вырежьте roi, а потом переводите в lab. Аналогично можно сделать с mask_hard (хотя если использовать адаптивные методы бинаризации, то результат может немного отличаться по краям roi)

Не так хорошо знаком с opencv для python, но в версии для c++ по умолчанию используется распараллеливание, где возможно. Имеет смысл собирать библиотеку с openmp / tbb и смотреть, что какой дает прирос.

Если обрабатывается пачка картинок, то явно запускать в несколько потоков, аггрегируя результаты, если это необходимо.

На википедии есть псевдокод алгоритма, который можно реализовать стандартными конструкциями языка С/С++.

Алгоритм Ли
Инициализируйте двумерный массив типа int. Используйте значение ячейки -1 для стенок лабиринта. В отдельных переменных сохраните индексы начала и конца лабиринта.
Распространение и восстановление волны полностью соответствует описанию алгоритма в вики. Трудность только при растпространении волны в определении последних помеченных ячеек. Для начала можно использовать полный перебор массива, потом усложнить - применить рекурсивные функции или граммотно переделать циклы.