int fd = open("/dev/npu", O_RDWR | O_SYNC); 返回fd小于0

在Linux系统中，当你尝试使用`open()`函数打开 `/dev/npu`（通常用于神经处理单元）设备文件，并设置了`O_RDWR`（读写）和`O_SYNC`（同步写入）标志位时，如果操作失败，可能会返回一个负数作为结果。这可能是因为以下几个原因：

1. **权限不足**：你需要有适当的权限才能访问这个设备文件，如果没有权限，`open()`会失败并返回 `-1`。
2. **文件不存在**：`/dev/npu` 可能是一个特定的硬件设备，如果该设备未连接到系统上或者路径存在错误，`open()`会返回 `-2` （`ENOENT`）。
3. **设备忙或不可访问**：如果设备当前正在被其他进程占用，或者因为某些系统限制无法立即响应，`open()`也可能返回负数。
4. **驱动问题**：如果你的内核驱动程序有问题，或者硬件本身存在问题，`open()`也可能会失败。
5. **路径问题**：路径格式错误，例如包含非法字符，也会导致 `open()` 返回负数。

检查`open()`的返回值，可以使用`errno`全局变量来查看具体的错误码，如上述例子所示。如果是 `-1`，可以通过 `perror()` 函数获取详细的错误信息。

int fd = open("/dev/npu", O_RDWR | O_SYNC);
if (fd < 0) {
    perror("Error opening /dev/npu:");
}

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static int npu_detect_callback_body(unsigned char *pBuffer, int size, int ch_idx, Awnn_Context_t *context) { unsigned char *body_input_buf[2] = {NULL, NULL}; aialgo_context_t *pctx = get_aicontext(); int ret = 0; body_input_buf[0] = pBuffer; body_input_buf[1] = pBuffer + size * 2 / 3; awnn_set_input_buffers(context, body_input_buf); long start_time = get_time_in_us(); awnn_run(context); if (1 == pctx->ai_det_runtime_print || 3 == pctx->ai_det_runtime_print) { alogd("body awnn_run cost %dms", (get_time_in_us() - start_time) / 1000); } Awnn_Post_t post; post.type = (AWNN_DET_POST_TYPE)pctx->attr.ch_info[ch_idx].nbg_type; post.width = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_width; post.height = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_height; post.thresh = pctx->attr.ch_info[ch_idx].thresh; Awnn_Result_t result; awnn_det_post(context, &post, &result); if (result.valid_cnt > 0) { if (pctx->attr.ch_info[ch_idx].draw_orl_enable) { paint_object_detect_region_body(&result, ch_idx); } for (int j = 0; j < result.valid_cnt; j++) { if (1 == pctx->ai_det_result_print || 5 == pctx->ai_det_result_print) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } else if (2 == pctx->ai_det_result_print || 6 == pctx->ai_det_result_print) { if (0 == result.boxes[j].label) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } } } ret = result.valid_cnt; } return ret; }

这段代码是一个 `npu_detect_callback_body` 函数的实现，它可能是用于处理某种神经网络模型的检测结果的回调函数。根据代码的结构和变量名可以推测，它可能是在某个视频流或图像序列中进行目标检测的过程中被调用的。

以下是代码的大致解释：

1. 首先，在函数开始部分定义了一些变量，包括一个指向两个缓冲区的指针 `body_input_buf`、一个指向全局上下文结构体 `pctx` 的指针和一个整数变量 `ret`。

2. 然后，将输入数据分为两个部分，并将这两个部分的指针存储在 `body_input_buf` 中。

3. 接下来，通过调用 `awnn_set_input_buffers` 函数将分割后的输入数据设置为神经网络模型的输入缓冲区。

4. 调用 `awnn_run` 函数来运行神经网络模型。

5. 如果全局上下文结构体中的 `ai_det_runtime_print` 字段为 1 或 3，则打印神经网络模型运行的耗时。

6. 创建 `Awnn_Post_t` 结构体实例 `post`，并根据全局上下文结构体中的相关字段给其赋值。

7. 调用 `awnn_det_post` 函数，将 `post` 结构体和 `Awnn_Result_t` 结构体实例 `result` 作为参数，以获取检测结果。

8. 如果检测结果中有效目标计数大于 0，则根据全局上下文结构体中的相关字段进行绘制或打印。

9. 返回有效目标计数。

需要注意的是，这段代码可能是某个特定项目中的一部分，具体的含义和功能还需要根据整个项目的上下文来确定。

firefly RK3399Pro 没有/sys/devices/platform/ff180000.i2c/i2c-2/2-0038/rockchip_npu_freq

如果您的Firefly RK3399Pro没有`/sys/devices/platform/ff180000.i2c/i2c-2/2-0038/rockchip_npu_freq`文件，则可能是由于您的系统版本不同或者缺少某些驱动程序。您可以尝试以下方法：

1. 检查是否已安装Rockchip NPU驱动程序。您可以通过运行以下命令来检查：

lsmod | grep rknn

如果没有任何输出，请尝试安装Rockchip NPU驱动程序。您可以从Firefly官网或Rockchip官网下载最新的驱动程序。

2. 如果您已经安装了驱动程序但仍无法找到`rockchip_npu_freq`文件，请尝试使用以下命令查找：

find /sys -name rockchip_npu_freq

该命令将在整个系统中搜索`rockchip_npu_freq`文件，并返回其路径。如果找到了该文件，请使用对应的路径查看NPU频率。

3. 如果您仍然无法解决问题，请尝试联系Firefly官方支持团队或Rockchip官方支持团队，以获取更多帮助。