请给出基于特征提取的目标检测，编程实现基于（HOG、LBP、或Haar-like）与Adaboost目标检测框架

好的，以下是基于HOG与Adaboost目标检测框架的编程实现：

import cv2

# 加载训练好的分类器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载待检测的图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 对图像进行缩放，提升检测速度
image = cv2.resize(image, (int(image.shape[1]/3), int(image.shape[0]/3)))

# 进行多尺度检测
rects, weights = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

# 遍历每个检测出的目标，绘制检测框
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Detection Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码实现了基于HOG与Adaboost目标检测框架的人脸检测，其中`cv2.HOGDescriptor()`方法用于初始化HOG描述符，`setSVMDetector()`方法用于加载训练好的分类器，`detectMultiScale()`方法用于进行多尺度检测，`cv2.rectangle()`方法用于绘制检测框。

同理，你可以用LBP或Haar-like特征来代替HOG，实现基于LBP或Haar-like与Adaboost目标检测框架的检测。