Design patterns 兴趣区是一个好的设计模式吗？

图像处理库OpenCV有一个称为RegionFinTerest的概念，它使大多数函数只在该区域上运行。该区域可以设置、移动、取消设置等

我正在处理一个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？我知道它提高了OpenCV的性能，而OpenCV是一个需要高性能的应用程序。我的应用程序将从高性能中受益，但它并不像OpenCV中那样重要

还有什么替代方案？我正在考虑创建一个区域对象来解决相同的问题，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？

对我来说，“感兴趣的区域”对应于一个你称之为“区域”对象的单例。因此，您的决定归结为您是否想要/需要/能够负担一个或多个“区域”对象

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线程安全或可重入性是一个问题吗？

感兴趣的区域可能不是一个设计模式。设计模式（加号或减号）就是其中的一部分。还有很多其他类型的模式。请参见

感兴趣的区域实际上与正在处理的对象的性质有关：图像，是连续的二维（或更高维）晶格或规则采样点（像素）。在图像处理中，仅处理图像的某一部分（即感兴趣区域）非常有用：它可以加快处理速度，甚至可以在仅保留ROI的情况下节省一些内存。ROI的一大优势是，它们被绑定到简单的几何形状上，比如矩形，所以很容易处理

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如果数据没有图像这样的结构，则始终可以使用适当的设计模式，例如。使用复合模式，可以设置（子）数据组，并对应用于组中每个元素的组执行操作

从你的描述来看，这听起来像是观察者的变体。功能仅“观察”系统状态的特定部分，并且仅针对该部分激活

所以我的答案是肯定的：）

要确定ROI，关键是执行我们感兴趣的实际算法

我致力于条形码识别，考虑到开源库的可用性实际上解决了解码阶段，我经历了在没有ROI的情况下执行任务的困难

算法被设计用于处理特定类型的if数据，我认为ROI识别在实际的图像处理中几乎是必不可少的