图像处理库OpenCV有一个叫做RegionOfInterest的概念，它导致大多数函数只能在该区域上运行。该区域可以设置，移动，未设置等。感兴趣的区域是一个很好的设计模式吗？
我正在研究类似的应用程序数据，我正在考虑使用类似的模式，选择一个区域并在该区域内进行分析和处理。
感兴趣的区域是推荐的设计模式吗？我明白它可以提高OpenCV的性能，这是一个需要高性能的应用程序。我的应用程序可以从高性能中受益，但不如OpenCV中的那么重要。
还有什么替代方法？我正在考虑创建一个Region对象来解决同样的问题，但是，例如，可以从同一组数据创建多个区域。这种方法有什么严重的缺点吗？
对我而言，“感兴趣区域”对应于您称之为“区域”对象的单例。因此，您的决定归结为决定您是否需要/可以负担一个或多个“区域”对象。
是线程安全还是重入问题？
感兴趣的区域可能不是设计模式http://en.wikipedia.org/wiki/Software_design_pattern。 设计模式（加号或减号）是http://en.wikipedia.org/wiki/Design_Patterns_%28book%29中的内容。有很多其他类型的模式。请参阅http://hillside.net/patterns/
感兴趣的区域与您正在处理的对象的性质有着真正的联系：图像是连续的2D（或更高维）网格或有规则的样本点（像素）。它只对图像的某些部分（即感兴趣的区域）进行图像处理非常有用：它可以加速进程，甚至在只保留ROI的情况下节省一些内存。 ROI的巨大优势在于，它们必须具有简单的几何形状，例如矩形，因此非常容易处理。
如果您的数据没有图像这样的结构，您可以始终使用适当的设计模式，如Composite。使用组合模式，您可以设置（子）数据组，并对应用于组中每个单个元素的组执行操作。
从您的描述来看，它听起来像一个观察者的变种。这些功能仅“观察”系统状态的特定部分，并且仅就此而言被激活。
所以我的答案是肯定的:)
要识别一个投资回报率是关键，执行实际的算法，我们有兴趣。
我从事条形码识别工作，并且考虑到实际解决解码阶段的开放源代码库的可用性，我遇到难以执行任务而没有 ROI。
算法的设计，如果数据在某些特定那种很好地工作，而我要说的是ROI识别几乎是必不可少的在实用的图像处理。