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2024-03-07 17:15:16

fast-rcnn里的RoI和bbox到底是什么,求通俗解释? - 知乎

fast-rcnn里的RoI和bbox到底是什么,求通俗解释? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册机器学习计算机视觉神经网络深度学习(Deep Learning)fast-rcnn里的RoI和bbox到底是什么,求通俗解释?[图片]显示全部 ​关注者23被浏览38,604关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​3 个回答默认排序知乎用户bbox是每个region矩形框的位置信息。 Fast-rcnn中的ROI层其实是是SPP- pooling层的一个简化版,SPP- pooling层称为“金字塔”是含多层(bins=n),每层窗口(分块)的个数不一样,而Fast-rcnn中的ROI层是单层金字塔,只含有一个层(可以看做是spp的特例,bins=1),ROI其输入是n个region在原始图片的坐标,array([n, r, c, h, w]),(r, c)是某个region左上角的坐标,(h, w)是高与宽。, 在ROI层会根据每个region的r, c, h, w来生成其对应的映射特征,因为每个region的映射特征最终是连接到FC层,故每个region输出的映射特征尺寸是一样的,故在ROI层,bin只需要一个(即将region分成一个固定的窗口数(块数)),只是这个bin的window size根据不同的region的尺寸,而成相应的比例罢了。 看到有人还是不清楚,再补充一下: fast rcnn的roi层很简单,就是将前面卷积层得到的特征图分为7*7块(原文),每块中取最大或者平均值。这样得到7*7的一个新特征图。想想看这个过程是不是和池化一样。这样做的好处是,不管特征图有多大,不管特征图是什么形状,我都可以将这个特征图转化为一个固定大小的尺寸,送到后续的层里面去操作。这个原理来自于SPPnet,大家可以结合Sppnet来看。 再细致一点:经过SS选择后的窗口region大小是不一样的,在RCNN中是将原始的region(从原始图片上裁剪下来的图片区域)转换为成一样尺寸(裁剪或者拉伸),再送到cnn中提取特征,这样很麻烦。fast-rcnn中做出的改进是:首先原始图片经过卷积层得到一个完整的特征图,然后在这个特征图上找出每个窗口region对应的那一块特征区域,但是这些对应的特征区域大小还是不一样呀,无法送到后续的层中进行处理。此时ROI层闪亮登场了,ROI原理是将这些特征区域分成7*7的块,每块中取特征像素的最大值或者均值,这样每个特征区域最终变成了7*7的大小,这不就统一了么。再进行后续的操作。如下图所示:假设这个图是128*128将其分为9个区域,每个区域里面取最大值或者平均值,得到的是3*3的值。假如这个图是256 * 256,还是范围内9个区域,得到的还是3*3的大小。这样可以将不同的特征图转化为一样的大小。这样做的好处是,尽管输入不一样,但是可以在网络的最末层或者中间层加一个这样的转换层,达到尺度的统一。SPPnet中只不过是将上面的特征图分别转化为 9x9 3x3和其他的尺寸(这样保留的信息比较全),再将这些尺寸拼接起来送入到全连接层。这里面的每种尺寸就是一种Bin。编辑于 2019-01-22 20:03​赞同 43​​10 条评论​分享​收藏​喜欢收起​李rumor​机器学习话题下的优秀答主​ 关注RoI=Region of Interestbbox=bounding box发布于 2018-07-18 13:23​赞同 15​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​​写回答1 个回答被折叠(为什

计算机视觉——bbox的格式简介_bbox坐标-CSDN博客

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计算机视觉——bbox的格式简介_bbox坐标-CSDN博客

计算机视觉——bbox的格式简介

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计算机视觉——bbox的格式简介

一、Itwh二、xywh

前提知识: 左上角为坐标原点

一、Itwh

全程:(left,top,weight,height)

二、xywh

全程:(x,y,weight,height) x、y既可以指左上角的点也可以指中心点 coco数据集: [x,y,w,h],分别表示的是左上角横坐标、左上角纵坐标、宽度、高度 yolo数据集: [x,y,w,h],分别表示的是中心点横坐标、中心点纵坐标、宽度、高度

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计算机视觉——bbox的格式简介一、Itwh二、xywh前提知识: 左上角为坐标原点一、Itwh全程:(left,top,weight,height)二、xywh全程:(x,y,weight,height)x、y既可以指左上角的点也可以指中心点coco数据集: [x,y,w,h],分别表示的是左上角横坐标、左上角纵坐标、宽度、高度yolo数据集: [x,y,w,h],分别表示的是中心点横坐标、中心点纵坐标、宽度、高度...

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深度学习-目标检测之边界框bbox坐标转换公式汇总

二爷的博客

07-02

670

可以转换以下三种格式的输入数据 list,numpy,tensor,维度可以从0维到2维, 也就是shape为:(4,) (3, 4) torch.Size([4]) torch.Size([3, 4])的边界框数据。尝试着写了一个可以转换任何维度的任意格式的bbox函数。

python目标检测给图画框,bbox画到图上并保存案例

01-20

我就废话不多说了,还是直接上代码吧!

import os

import xml.dom.minidom

import cv2 as cv

ImgPath = 'C:/Users/49691/Desktop/gangjin/gangjin_test/JPEGImages/'

AnnoPath = 'C:/Users/49691/Desktop/gangjin/gangjin_test/Annotations/' #xml文件地址

save_path = ''

def draw_anchor(ImgPath,AnnoPath,save_path):

imagelist = os.listdi

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3D目标检测中坐标系详解

weixin_38362784的博客

04-30

1148

3D目标检测中坐标系详解

cython-bbox.md

05-29

最近的MOT杀出了一匹黑马[FairMOT](https://zhuanlan.zhihu.com/p/131430303),于是我心痒难耐想拿来试试,我是在自己笔记本上跑的,但是安装环境的时候cython-bbox一直安装报错,作为一只初级菜鸟只能到处找博客解决,但是找了一天都没解决,甚至还重装了vs2015,我也不知道有没有用,后来终于发现了这个,分分钟给弄好了,哎心累~ 这里分享给大家一起看看,其实挺简单的。

cython_bbox.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

07-21

fast-rcnn在python3.7 cuda10.1 ubuntu16 下面可以使用的cython_bbox.so文件

coco,voc ,yolo数据集中的bbox的坐标格式

qq_25232685的博客

10-20

2076

bbox坐标格式

深度学习之目标检测学习笔记——1、基本概念

靡不有初 鲜克有终

04-09

4642

1、BBox:边界框

一般分为人工标注、预测识别两种。

有两种标注方式:

1)xyxy:左上+右下的坐标

2)xywh:左上+长宽

一共四个值进行记忆。

2、Anchor:锚框,又叫Prior Box

人为设置的不同长宽比、面积的先验框。

一般是在特征图片上进行划定区域而进行的。

3、RoI:特定的感兴趣区域

4、Region Proposal:候选区域/框

5、RPN:Region Proposal Network——提取候.

利用matlab在图片上手打bounding box框并获取bbox框左下角坐标及相应的宽高

Acmer_future_victor的博客

03-22

2004

# 没有matlab代码选项,用的python选项,但实际是matlab代码

# 我的matlab版本是windows版本的R2022a

# 加载图像,'.jpg'是图像格式,也可以是png等其他格式,'选择图像'

# 是一个title,可以换成其他的,写完该行代码换行,会弹出一个对话框,可以选择自己想要操作的图像,如Fig.1所示

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# 读取图像

src = imread([pathname, filen

【目标检测算法】YOLOv2学习笔记

littlemichelle

01-27

979

趁着放寒假,把目标检测算法总结了(*^__^*)

这篇文章有很多细节,参考的文章已经说得很详细了,有些太详细的部分如果只是为了看论文不操作代码的话(比如我)就可以忽略了,直接看yolov3更好。

所以下面的部分都是我认为(对于本弱鸡我)要掌握的。。。

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基于Tensorflow的Imagenet数据集的完整处理过程(包括物体标识框BBOX的处理)

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经典目标检测网络Yolo——原理部分

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920

YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的目标对象识别和定位算法,其特点是运行速度快、实时性高。在本实验中,我们将使用Tiny YOLOv2版本的YOLO算法。YOLO算法创造性地将R-CNN目标检测中的选择候选区和识别候选区对象两个阶段合二为一,这也是YOLO名字的来由(只需看一眼就知道图片的哪些位置有什么对象)。在检测目标时,YOLO首先将图片划分为7×7=49的网格,并允许在每个网格中预测出2个可能包含目标对象的候选边框(Bounding Box)。

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轻量级优势:YOLOv9注重轻量级模型的设计和优化,使得模型在保持较高性能的同时,具有更小的体积和更快的推理速度。这意味着在相同的参数量下,YOLOv9能够提取更多的特征信息,从而提高了目标检测的准确率。它采用了新的骨干网络、检测头和损失函数,使得模型在保持较高准确率的同时,提高了推理速度。YOLOv9在YOLOv8的基础上进行了进一步的改进和优化,使得模型在性能上有了显著的提升。准确率:通过引入新的骨干网络和检测头,YOLOv8能够提取更丰富的特征信息,从而提高了目标检测的准确率。

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源代码杀手的博客

02-23

3816

如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数,使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时,必须设计一个适当的架构,可以帮助获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时,大量信息将会丢失。本文将深入研究数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念来应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息,从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。

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目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标,并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法:以每个像素为中心,生成多个缩放比和宽高比(aspect ratio)不同的边界框。这些边界框被称为锚框(anchor box)我们将在sec_ssd中设计一个基于锚框的目标检测模型。首先,让我们修改输出精度,以获得更简洁的输出。

albumentations怎么批量保存图片和voc格式的bbox

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你可以使用 `os` 和 `cv2` 库来批量保存图片,使用 `lxml` 库来生成 VOC 格式的 XML 文件。下面是一个简单的示例代码,假设你已经使用 Albumentations 进行了图片增强并得到了增强后的图片和对应的 bbox。

```python

import os

import cv2

from lxml import etree

# 增强后的图片和对应的 bbox

images = [...] # 增强后的图片列表

bboxes = [...] # 对应图片的 bbox 列表

# 保存增强后的图片和对应的 VOC 格式 XML 文件

for i, (image, bbox) in enumerate(zip(images, bboxes)):

# 保存图片

image_name = f"augmented_{i}.jpg"

cv2.imwrite(image_name, image)

# 保存 VOC 格式 XML 文件

xml_name = f"augmented_{i}.xml"

root = etree.Element("annotation")

# 生成 XML 文件内容,这里只是一个示例

size = etree.Element("size")

width = etree.Element("width")

width.text = str(image.shape[1])

size.append(width)

height = etree.Element("height")

height.text = str(image.shape[0])

size.append(height)

root.append(size)

for box in bbox:

obj = etree.Element("object")

name = etree.Element("name")

name.text = "object_name"

obj.append(name)

bndbox = etree.Element("bndbox")

xmin = etree.Element("xmin")

xmin.text = str(box[0])

bndbox.append(xmin)

ymin = etree.Element("ymin")

ymin.text = str(box[1])

bndbox.append(ymin)

xmax = etree.Element("xmax")

xmax.text = str(box[2])

bndbox.append(xmax)

ymax = etree.Element("ymax")

ymax.text = str(box[3])

bndbox.append(ymax)

obj.append(bndbox)

root.append(obj)

tree = etree.ElementTree(root)

tree.write(xml_name, pretty_print=True)

```

在这个示例代码中,我们循环遍历所有增强后的图片和对应的 bbox,使用 `cv2.imwrite` 函数保存图片,并使用 `lxml` 库生成 VOC 格式的 XML 文件。注意,在生成 XML 文件时,需要将 bbox 中的坐标信息按照 VOC 格式的要求写入 XML 文件中。

当然,这只是一个简单的示例代码,你需要根据自己的具体应用场景进行调整。

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玩Bbox你应该了解的东西! - 知乎

玩Bbox你应该了解的东西! - 知乎切换模式写文章登录/注册玩Bbox你应该了解的东西!师大学长为好奇心代言 今天和大家分享一篇四五年bboxer的心得,我从高二开始吧,开始逐渐接触bbox的,当时和很多人一样,通过张泽认识的bbox,在中国新歌声,那一首《天气那么热》,真的就是反复听,当时还没有手机,每次放学回家,都会悄悄的拿父母的手机去听这首歌。 下面我讲一下我这四五年学到的bbox东西,但确实我能力比较差,玩了四五年也没玩出个所以然。 Bbox的音效分为基础音,模仿乐器的声音和其他的特效音,基础音就那三个,r音依旧是最难的,现在我的r还是薄如蝉翼,还是要多加练习;模仿乐器的音效就有很多了,比如bass,吉他,喇叭,萨克斯,非洲鼓,808小鼓等等,其中bass又分为了很多种,比如撕裂bass,喉音bass,鼻音bass,嘴唇bass,高音bass等;特色音效也有很多,激光音,poh,水滴音,警笛音,唐老鸭音等等。 新的音效还在一个个被bboxer所开发,不要担心自己这么多音还不会,一个个新的音色又被开发出来了,把基础打好了一样可以走遍四方,当你把基础玩的出神入化之后,再去进阶新的音效,也会感觉轻松一些。 归根结底,bbox是一门音乐,起源于美国。源自街头的一种文化。bboxer们都喜欢用手或身体的某一部分去律动,因为这样确实很爽,也可以顺带的更好地表达出它的节奏感。新手学习bbox要避免一个误区,不是音学会的越多越好,而是每个音玩的越出神入化越好注意把拍子搞好,可以试着去卡拍玩一玩,alex是比较喜欢卡拍的,可以去听听他的一些作品。要经常去听其他bboxer的作品,有事没事就去练,这一点我没有做到,要不然四五年的时候足够走起来,做到这两点,早晚会走起来的。如果有一定的经济实力的话,一定要去看一看现场和买一些设备。 设备的话,可以找MA,他那里的设备不错,而且价格实惠,尤其对学生党来说,会有优惠。 目前这个阶段,要想靠bbox来维持生活,还是有些困难,但面包和理想兼得也绝非不可能,需要自己付出一定的努力和思考。 但在走起来之前,在经济情况不是很富裕的情况下,如果你还是个学生,还是要好好学习,把学业放在第一位;如果你工作了,还是要把工作搞好,在这样的前提下,一步步去搞好bbox。不要想着我以后就走这条路了,我就不管别的了,不管学习,不管工作了。有时候别的方面给你的压力,甚至会让练习bbox事倍功半。 再一个,我发表一个自己的观点,我认为现在是一个互联网时代,想发展起来,想挣钱离不开利用互联网,同样的我们也可以翻墙去看一看外网,也确实能打开我们的眼界。玩bbox呢,可以用B站,抖音,知乎等几个比较好的平台去发表自己的作品,发表自己的看法,在分享的同时,在有人看有人点评的同时,会不知不觉,且还是蛮快的提高自己的能力。发布于 2021-07-10 20:07BboxBeatbox​赞同 22​​4 条评论​分享​喜欢​收藏​申请

b-box和口技和说唱有什么区别? - 知乎

b-box和口技和说唱有什么区别? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册流行音乐说唱 (Rap)中国新歌声(综艺)b-box和口技和说唱有什么区别?今年的《中国新歌声》里来了一个bbox的世界亚军 张泽。他曾经在台上讲过自己登台的一个目的之一,是希望能让更多人明白b-box和口技不一样,bbox是…显示全部 ​关注者31被浏览38,246关注问题​写回答​邀请回答​好问题​1 条评论​分享​11 个回答默认排序Beatboxer张泽Beatboxer​ 关注 大家好~我是中国新歌声学员张泽,看到这个问题忍不住跑来回答一下,顺便给大家做个小科普,希望让更多人了解这个文化。Part1 beatbox的本质Beatbox起源于hiphop,本质是音乐文化,而不是我们通常说的口技,之所以说beatbox是音乐呢,是因为beatbox被表演的过程,是一个用嘴巴展示音乐的过程,不是我们通常理解的展示嘴巴技巧的过程,每个beatboxer在创作或表演自己的作品时,其实就是在编曲,所以千万不要把口技跟beatbox弄混,这是完全不同的两种文化。但是口技仍然是我们中华民族的精粹,也毫无疑问是值得我们去尊重和拥护的传统文化~Beatbox是一种非常灵活的音乐文化,他可以跟任何类型的音乐产生共鸣点,也就是说,一个beatboxer在有足够音乐素养的情况下,是可以表演出任何音乐类型的。 Part2 beatbox在中国的发展历程Beatbox在中国属于一种新型的文化,二十一世纪初的时候,一位叫桂晶的前辈将beatbox文化带进了中国,他是中国的第一个beatboxer,也是中国的beatbox教父,他在发现beatbox这个文化以后,自己尝试学习,后来录制了一系列的教学视频,并把这些视频放到了国内网站,让喜欢这个文化的人能够找到学习的方法。目前中国每年也有自己的国家赛叫CNBC,全称叫[CHINA BEATBOX CHAMPIONSHIP],产生的冠军将代表中国去参加世界赛,每年由CNBEATBOX 举办 也就是中国beatbox,整个组织里来自全国各地的beatbox机构组成,大家共同热爱着beatbox,推广这一文化,分享自己的经验,是beatboxer爱好者的大家庭,由于文化的传播迅速以及beatbox的吸引力,全国各地的beatboxer也变得越来越多,目前中国也是全世界beatboxer最多的国家,而beatbox这种文化在中国也发展的越来越快,而我本人,也用自己的亲身经历见证了这个过程的发生,beatbox在中国的未来,肯定是越来越好的。每个beatboxer在编排自己的表演内容时,其实就是一个编曲的过程,喜欢编曲的人如果转型去学beatbox会发现编曲会对学习beatbox帮助很大,同样,如果一个beatboxer转型去学习编曲,也会比普通人学习编曲更轻松,这是因为音乐和beatbox本来就是互通的。在日常生活中作为一名beatboxer,除了吃饭睡觉大多数时间都在练习beatbox,听歌打,洗澡打,走路打,只要闲下来嘴就开始运动起来,对beatboxer来说这已经成为了一种语言,一种习惯,不需要经过大脑思考,张嘴就可以打出音乐。很多人对beatbox都有一定的误解,最常见的误解就是大多数人以为beatbox只是简单的口技,而实际上beatbox是一种音乐文化,它跟音乐是息息相关的,还有一个误解是很多人会以能同时发出几个声音来作为评判beatbox好坏的标准,但实际上同时发出几个声音对于beatboxer来说是非常简单的,而且这只是一个听上去比较有吸引力的噱头,并不是真正判断beatbox质量好坏的标准,真正判断beatbox好坏的标准还是要从音乐的角度出发。Part3 关于beatbox的表演形式第一solo 就是一个人一把麦克风表演,优点是简单快捷,到哪里演出不用任何乐器,一个麦克风就够了,缺点是内容缺少音乐的完整性,可以让普通人觉得新奇,但还不能说服所有人这就是音乐。第二团队:因为人嘴是有限的,所以未来的beatbox肯定是朝着音乐的完整性发展,团队就是可以提现音乐完整性的一种表演形式,模式类似于阿卡贝拉。第三loopstation:正如刚才所说beatbox要朝着音乐完整性发展,loopstation也可以解决人嘴的局限性,loopstation也就是我在新歌声舞台上表演过的形式,可以将音乐更完整的表现出来。还有一定要看现场,要好的音响才能感受到好的beatbox音乐,和演唱会一样,电视里是不能完全感受到震撼的效果的。好啦就说到这里,谢谢大家对beatbox的支持,也希望大家能够接受并喜欢这个文化,有问题还会来补充~编辑于 2017-08-03 14:35​赞同 331​​114 条评论​分享​收藏​喜欢收起​李毅后悔与极限 皆不存在​ 关注区别在于B-BOX属于全世界。而说唱往往会有语言的分野。编辑于 2018-01-16 15:55​赞同 2​​添加评论​分享​收藏​喜欢

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源自知乎答题“自学Beatbox的渠道都有哪些?”:

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如何系统的学习bbox? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册零基础Beatbox如何系统的学习bbox?想好好学学bbox 但是看了很多视频 有的明白有的不明白 也不会打什么段子 感觉一直入不了门显示全部 ​关注者20被浏览22,878关注问题​写回答​邀请回答​好问题​1 条评论​分享​4 个回答默认排序心驰神往​卖文具的​ 关注beatbox先从基础三音学,大鼓k小鼓p擦片h。 然后开始了解拍子,四拍也可以叫4beat(简称4b):khph、kphh、khhp…… 8b :khphhkph、khphhhkp、khhphhkp……16b:其实你不要看16个拍子很复杂,其实也很简单,只不过16个点而已khhkphhkphhkphhk……4b一节两拍,8b一节四拍,16b一节八拍。还有一点要注意就是每一个音的发生特点不光是其方法,还有一个重点在于气息,气的把握非常重要比如说一个16b里面是由大鼓小鼓擦片组成的,那么如何将它打好呢:用无气大鼓 k p小鼓(出气)无气擦片h,一个流畅的16b:khhkphhkhhkhphhk ,气是这样的:无气无气无气无气出气无气无气无气无气无气无气出气无气无气无气。你看,就像说话一样有出气,有吐气非常的自然。当然练习也讲究方法,方法就是手机上下一个节拍器,就哒哒哒那种节拍器,或者淘宝上买一个。当然以上都是基本功,基本功扎实学习到后面才能更加方便,因为后面有无数建立在基础上的东西,比如连鼓,电子大鼓,蛤蟆音代替大鼓,或者说有无数个小鼓音色,r音,破鼓,非洲鼓,无气r,弹舌,空心弹舌,弹舌小鼓,pf小鼓,吸式p小鼓,咳嗽小鼓,esh小鼓等等等等,无数个小鼓,还有无数个擦片有气,无气,遛狗,咂嘴式 tk,还有或多或少你要加一个节奏或者想用制造低音高音,用真假音哼音,二胡音,喇叭音,bass,鼻音bass,喉音bass,共鸣bass,吸bass,liproll,入肺liproll等等等等,还有无数大神自己开发的无数的音。 看到这,我知道你慌的一,别怕,答主我给你总结了几乎所有音的特点。首先是以嘴皮发出的音,举个例子,大鼓,p小鼓,pf小鼓,特殊的擦片,蛤蟆音等等都是用嘴碰撞直接发出来的,有的则是吸嘴皮吸出来的比如liproll等。第二类就是吸气的音,r音,吸舌头音,等等第三类用舌头的音,r音,弹舌,空心弹舌,弹牙小鼓,特殊的拉链音,第四类共鸣音,喇叭音,小号音,ow共鸣等等。都是由控制口腔内气流还有口型还有等等等等而发出的。第五类是喉咙发出来的,bass几乎全是喉咙打出来的。有的是直接发出来得比如大鼓,而有的音要两个方法都要比如r音,舌头和吸气都要。一开始可能大家意识到自己的音色和大神有些差别,这是正常的,有的大神的发出来的音色和节奏或许能以假乱真,但都离不开持之以恒的练习,首先一定要参考大神正确的学习方式,再持之以恒的练习。不要着急学着什么炫酷的特效音,先练好节奏。beatbox 非常像说话,每个音都像一个字,说话的速度和方式是节奏,出气吐气是换气。朋友们不要觉得它很难,给自己增加压力,实际上只是需要积累而已,和说话一样要用嘴,字也是要一个个学,你说的上难吗,对吧? 总而言之转换成文字太抽象可能你还是不太懂我觉得你可以看看视屏的时候看看我写的回答,啊啊啊,懒得打字了,有疑问私聊我,我补充上来,最后加油,esh!编辑于 2021-01-15 05:24​赞同 91​​9 条评论​分享​收藏​喜欢收起​鸡疯​ 关注谢邀希望我的这个回答可以给你一些参考。如果想了解一下beatbox教学班可以联系我的微信8年beatboxer 4年教学经验只讲干货微信:beatbox_Sun发布于 2018-09-17 09:42​赞同 15​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​​写回答1 个回答被折叠(为什