掌握经典图像特征描述符HOG、LBP、Haar-like的基本原理和各自特点； (2) 利用这些特征描述符进行特征提取，编程实现基于Adaboost的目标检测算法。

好的，这是您的第一个问题：掌握经典图像特征描述符HOG、LBP、Haar-like的基本原理和各自特点。

1. HOG(Histogram of Oriented Gradients) 特征描述符

HOG 特征描述符是一种用于在图像中检测对象的特征描述符。其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小，然后将其转换为每个像素所在区域的直方图。这些直方图在后续的分类器中使用。HOG 特征描述符最常用于行人检测和人脸检测。

HOG 特征描述符的特点是：它对于光照、旋转和缩放的变化具有一定的不变性。

2. LBP(Local Binary Pattern) 特征描述符

LBP 特征描述符是一种用于在图像中检测纹理的特征描述符。其基本原理是通过比较每个像素的灰度值与其周围像素的灰度值，将这些比较结果组成一个二进制编码的模式。这些模式在后续的分类器中使用。LBP 特征描述符最常用于人脸检测和纹理分类。

LBP 特征描述符的特点是：它对于光照和噪声的变化具有一定的不变性。

3. Haar-like 特征描述符

Haar-like 特征描述符是一种用于在图像中检测边缘和纹理的特征描述符。其基本原理是通过计算图像中不同大小和形状的矩形区域的灰度值之和的差异，将这些差异组成一个特征向量。这些特征向量在后续的分类器中使用。Haar-like 特征描述符最常用于人脸检测。

Haar-like 特征描述符的特点是：它对于光照变化具有一定的不变性。

这些特征描述符可以用于图像分类、物体检测和目标跟踪等任务。

接下来是您的第二个问题：利用这些特征描述符进行特征提取，编程实现基于Adaboost的目标检测算法。

基于Adaboost的目标检测算法是一种经典的机器学习算法，它可以使用上述特征描述符进行特征提取，并在后续的分类器中使用。下面是该算法的步骤：

1. 收集样本数据，并将其标记为正样本或负样本。

2. 提取样本数据的特征描述符，包括HOG、LBP和Haar-like等。

3. 使用Adaboost算法进行特征选择和分类器训练。

4. 使用训练好的分类器对新的图像进行目标检测。

在具体实现时，可以使用Python语言和OpenCV库来实现该算法。其中，OpenCV库提供了各种特征描述符的实现，以及Adaboost算法的实现。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 加载正样本和负样本数据
positive_samples = []
negative_samples = []

# 提取HOG特征描述符
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 提取LBP特征描述符
lbp = cv2.CascadeClassifier()

# 提取Haar-like特征描述符
haar = cv2.CascadeClassifier()

# 训练分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier()

# 加载待检测的图像
image = cv2.imread()

# 进行目标检测
rects = classifier.detectMultiScale(image)

# 输出检测结果
for rect in rects:
    cv2.rectangle(image, rect, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码仅供参考，具体实现方式可以根据实际需求进行调整和优化。