我正在尝试构造给定图像矩阵的summed area table or integral image。对于那些不知道它是什么的人，来自维基百科：
求和面积表（也称为积分图像）是一种数据结构和算法，用于快速有效地生成网格的矩形子集中的值之和
换句话说，它用于在恒定时间内对图像/矩阵中任何矩形区域的值求和。
我正在尝试在R中实现此功能。但是，我的代码似乎需要花费很长时间才能运行。
这是this link中的伪代码。 in是输入矩阵或图像，intImg是返回的内容
因为我= 0去做
总和←0
对于j = 0到h
sum←sum + in [i，j]
如果我= 0
intImg [i，j]←总和
其他
intImg [i，j]←intImg [i-1，j] +和
万一
结束于
结束于
这是我的实现
w = ncol（im）
h = nrow（im）
积分= c（NA）
长度（intImg）= w * h
for（i在1：w中）{#x
总和= 0;
for（j in 1：h）{#y
ind =（（j-1）* w）+（i-1）+ 1＃索引
sum = sum + im [ind]
if（i == 1）{
intImg [ind] =总和
}其他{
intImg [ind] = intImg [ind-1] +和
}
}
}
intImg =矩阵（intImg，h，w，byrow = T）
输入和输出矩阵的示例：
但是，在480x640矩阵上，这大约需要4秒钟。在本文中，他们将这些尺寸描述为以毫秒为单位。
我在循环或索引中做的效率低下吗？
我考虑过用C ++编写并将其包装在R中，但是我对C ++不太熟悉。
谢谢
最佳答案
您可以尝试使用apply（如果您预先分配了内存，它不会比for循环快）：
areaTable <- function(x) {
return(apply(apply(x, 1, cumsum), 1, cumsum))
}
areaTable(m)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 4 5 7 9
# [2,] 4 9 12 17
# [3,] 7 13 16 25
# [4,] 9 16 22 33