图像处理库 OpenCV 有一个称为 RegionOfInterest 的概念，它导致大多数函数仅在该区域上运行。可以设置、移动、取消设置区域等。
我正在处理类似的应用程序数据，并且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。我的应用程序将受益于高性能，但它不像在 OpenCV 中那么重要。
有哪些选择？我正在考虑创建一个解决相同问题的 Region 对象，但例如，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？
感兴趣区域实际上与您正在处理的对象的性质有关：图像，它们是连续的 2D（或更高维）晶格或定期采样点（像素）。在图像处理中只处理图像的某些部分，即感兴趣的区域非常有用：它可以加快处理速度，如果只保留 ROI，甚至可以节省一些内存。ROI 的一大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。
如果您的数据没有图像这样的结构，您始终可以使用适当的设计模式，例如Composite。使用复合模式，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。
根据您的描述，它听起来像是 Observer 的变体。这些功能仅“观察”系统状态的特定部分，并且仅针对该部分被激活。
所以我的回答是肯定的：）
对我来说，“感兴趣的区域”对应于你所谓的“区域”对象的单例。因此，您的决定归结为决定您是否想要/需要/能够负担一个或多个“区域”对象。
线程安全或重入是一个问题吗？
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（加上或减去一些）是http://en.wikipedia.org/wiki/Design_Patterns_%28book%29中的内容。还有很多其他类型的模式。见http://hillside.net/patterns/
要确定投资回报率，关键是执行我们感兴趣的实际算法。
我从事条形码识别工作，鉴于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。
算法被设计为在某些特定类型的数据上运行良好，我会说 ROI 识别在实际图像处理中几乎是必不可少的。