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感兴趣区域是一个好的设计模式吗？

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OpenCV图像处理库有一个称为“感兴趣区域（RegionOfInterest）”的概念，该概念会导致大多数函数只在该区域内运行。该区域可以设置、移动、取消等。
我正在开发类似的应用程序数据，并考虑使用类似的设计模式，选择一个区域，在该区域内进行分析和处理。
区域感兴趣是一种推荐的设计模式吗？我知道它可以提高OpenCV的性能，因为OpenCV是需要高性能的应用程序。我的应用程序也会从高性能中受益，但这并不像在OpenCV中那么重要。
有哪些替代方案？我正在考虑创建一个区域对象来解决同样的问题，但是例如可以从相同的数据集创建多个区域。这种方法是否有严重的缺点？
5个回答
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感兴趣的区域与您正在处理的对象的性质密切相关：图像是连续的2D（或更高维）网格或定期采样点（像素）。在图像处理中，仅处理图像的某些部分即感兴趣的区域非常有用：它可以加快进程，甚至可以节省一些内存，如果只保留ROI。 ROI的一个重要优势是它们绑定到简单的几何形状，例如矩形，因此非常容易处理。

如果您的数据没有像图像那样的结构，则始终可以使用适当的设计模式，例如Composite。使用组合模式，您可以设置数据（子）组，并对应用于组中每个单个元素的组执行操作。

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从您的描述来看，它听起来像是Observer的一个变体。这些函数仅“观察”系统状态的特定部分，并且只有在涉及到该部分时才会被激活。
所以我的答案是肯定的 :)
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对我而言，“感兴趣的区域”对应于你所说的“区域”对象中的单例。因此，你需要决定是否需要一个或多个“区域”对象。
线程安全或可重入性是否是问题？
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为了识别ROI，执行我们感兴趣的实际算法是关键。
我曾经从事条形码识别的工作，并鉴于开源库的可用性，可以解决解码阶段问题，但若没有ROI，执行任务将会很困难。
算法被设计成在某些特定的数据类型上运行良好，而我认为，在实际的图像处理中，ROI的识别几乎是必不可少的。
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