如何使 matlab 精度与 c++ 中的相同？

Question

我的精度有问题。我必须使我的 c++ 代码具有与 matlab 相同的精度。在 matlab 中，我有一些用数字等做一些事情的脚本。我用 c++ 编写了与该脚本相同的代码。相同输入上的输出不同:(我发现在我的脚本中，当我尝试 104 >= 104 时它返回 false。我尝试使用长格式，但它并没有帮助我找出为什么它是错误的。这两个数字都是双倍。我想也许matlab在某个地方存储了104的真实值，它的真实值就像103.9999 ......所以我在c++中提高了我的精度。它也没有帮助，因为当matlab在c++中返回我的值50.000时，我得到了50.050 精度高。这两个值来自 + 或 * 等少数计算。有什么方法可以让我的 c++ 和 matlab 脚本具有相同的精度？

for i = 1:neighbors
  y = spoints(i,1)+origy;
  x = spoints(i,2)+origx;
  % Calculate floors, ceils and rounds for the x and y.
  fy = floor(y); cy = ceil(y); ry = round(y);
  fx = floor(x); cx = ceil(x); rx = round(x);
  % Check if interpolation is needed.
  if (abs(x - rx) < 1e-6) && (abs(y - ry) < 1e-6)
    % Interpolation is not needed, use original datatypes
    N = image(ry:ry+dy,rx:rx+dx);
    D = N >= C; 
  else
    % Interpolation needed, use double type images 
    ty = y - fy;
    tx = x - fx;

    % Calculate the interpolation weights.
    w1 = (1 - tx) * (1 - ty);
    w2 =      tx  * (1  - ty);
    w3 = (1  - tx) *   ty ;
    w4 =      tx  *    ty ;

    %Compute interpolated pixel values
    N = w1*d_image(fy:fy+dy,fx:fx+dx) + w2*d_image(fy:fy+dy,cx:cx+dx) + ...
    w3*d_image(cy:cy+dy,fx:fx+dx) + w4*d_image(cy:cy+dy,cx:cx+dx);

    D = N >= d_C; 

 end  

我在第 12 行的 else 中遇到了问题。tx 和 ty 等于 0.707106781186547 或 1 - 0.707106781186547。 d_image 的值在 0 和 255 之间。N 是从图像中插入 4 个像素的值 0..255。 d_C 的值为 0.255。仍然不知道为什么 matlab 显示当我有 N 个变量时，例如：x x x 140.0000 140.0000 和 d_C：x x x 140 x。 D 在第 4 位给我 0 所以 140.0000 != 140。我调试​​它尝试更精确，但它仍然说它的 140.00000000000000 并且它仍然不是 140。

int Codes::Interpolation( Point_<int> point, Point_<int> center , Mat *mat)
{


int x = center.x-point.x;
int y = center.y-point.y;

Point_<double> my;
if(x<0)
{
    if(y<0)
    {
        my.x=center.x+LEN;
        my.y=center.y+LEN;
    }   
    else
    {
        my.x=center.x+LEN;
        my.y=center.y-LEN;
    }

}
else
{
    if(y<0)
    {
        my.x=center.x-LEN;
        my.y=center.y+LEN;
    }   
    else
    {
        my.x=center.x-LEN;
        my.y=center.y-LEN;
    }
}


int a=my.x; 
int b=my.y;

double tx = my.x - a;
double ty = my.y - b;


double wage[4];
wage[0] = (1 - tx) * (1 - ty);
wage[1] =      tx  * (1 - ty);
wage[2] = (1 - tx) *      ty ;
wage[3] =      tx  *      ty ;



int values[4];

//wpisanie do tablicy 4 pixeli ktore wchodza do interpolacji
for(int i=0;i<4;i++)
{
    int val = mat->at<uchar>(Point_<int>(a+help[i].x,a+help[i].y));

    values[i]=val;
}




double moze = (wage[0]) * (values[0])  + (wage[1]) * (values[1]) + (wage[2]) * (values[2])  + (wage[3]) * (values[3]);
return moze;
}

LEN = 0.707106781186547 数组值中的值与 matlab 值 100% 相同。

Answer 1

Matlab 使用双精度。您可以使用 C++ 的 double 类型。这应该使大多数事情相似，但不是 100%。 正如其他人所指出的，这可能不是您问题的根源。要么算法有所不同，要么可能类似于在 Matlab 和 C++ 中定义不同的库函数。例如，Matlab 的 std() 除以 (n-1)，您的代码可能会除以 n。

Answer 2

首先，根据经验，直接比较浮点变量绝不是一个好主意。而不是，例如，而不是 if (nr >= 104)，您应该使用 if (nr >= 104-e)，其中 e 是一个小数字，例如 0.00001。

但是，您的脚本中一定存在一些严重的欠采样或舍入错误，因为得到 50050 而不是 50000 超出了常见浮点不精度的限制。例如，Matlab 的步长可以小至 15 位！

我猜你的代码中有一些转换问题，例如

int i;
double d;
// ...
d = i/3 * d;

将给出一个非常不准确的结果，因为你有一个整数除法。 d = (double)i/3 * d 或 d = i/3. * d 会给出更准确的结果。

上面的例子在Matlab中不会造成任何问题，因为默认情况下所有的东西都已经是浮点数，所以c++和Matlab代码的结果差异可能是类似的问题。

查看您的计算将有助于找出问题所在。

编辑： 在 c 和 c++ 中，如果将 double 与具有相同值的整数进行比较，则它们很可能不相等。两个双打也是一样的，但是如果你对它们执行完全相同的计算，你可能会很幸运。即使在 Matlab 中它也很危险，也许你很幸运，因为两者都是双精度数，都以相同的方式被截断。 通过您最近的编辑看来，问题在于您评估阵列的位置。在比较 c++ 中的浮点数或双精度数时（或者在使用浮点变量时的任何语言中），您永远不应该使用 == 或 !=。进行比较的正确方法是检查它们是否彼此相距很小。

举个例子：使用 == 或 != 来比较两个 double 就像通过计算两个对象的原子数来比较两个对象的重量，并确定它们不相等，即使它们之间只有一个原子差.

Answer 3

除非您另有说明，否则 MATLAB 使用双精度。您在 C++ 中看到相同实现的任何差异都将是由于浮点错误。