# sigmastar

**Repository Path**: HubQu/sigmastar

## Basic Information

- **Project Name**: sigmastar
- **Description**: AWSDK sigmastar 算法库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2025-08-25
- **Last Updated**: 2025-08-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

1.	依赖哪些库？

        依赖Sigmastar的库，包括libcam_fs_wrapper.so libcam_os_wrapper.so libmi_divp.so libmi_ive.so libmi_sys.so libmi_venc.so

2.      务必确保 awconfig_*.xml 文件和Git上的一致。

        务必确保 /config/dla/ipu_firmware.bin 和我们提供的 ipu_firmware.bin 完全一样。

3.	使用什么编译器？

        使用的编译器是gcc-sigmastar-9.1.0-2020.07-x86_64_arm-linux-gnueabihf

4.	如何将Camera的NV12数据传入算法

        按照如下方法，构造一个awMat
        awMat frame_process(1080,1920,AW_COLOR_NV12|AW_COLOR_DEV,addr,addr_phy)，然后调用算法的Process即可。这种情况，算法会直接使用传入的地址进行运算，在Process没有完成前，不要释放这块内存。

5.	没有物理地址怎么办？

        awMat frame_process(1080, 1920,AW_COLOR_NV12|AW_COLOR_DEV)
        调用上面的接口申请一块MMA的内存，然后调用memcpy，将YUV数据Copy进去。memcpy(frame_process.data(),addr. frame_process.total())。这种方法比直接传入物理地址，要多申请一块MMA的Buffer，而且需要调用memcpy，消耗CPU，不推荐使用这种方法。

6.	Out of memory in Mat Create

        MMA内存太小

7.      create ipu channel fail

        MMA内存太小

8.	如何配置MMA的大小？

        算法本身以及IPU都会消耗MMA的内存，复杂的算法还会有时序的问题，内存的使用是动态的。先把MMA先按照我们给的值调大，等算法能跑起来，再尝试调小。

9.	Can’t access default fireware image: /config/dla/ipu_firmware.bin

        请确认IPU firmware路径

10.	IPU version isn’t matching

        IPU firmware版本不匹配，请使用我们SDK里面的ipu_firmware.bin