matlab用roberts算子对图像进行处理，分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果；

好的，下面是MATLAB实现的代码：

% 加载原始图像
img = imread('image.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

% 定义Roberts算子
rh = [0 1; -1 0];
rv = [1 0; 0 -1];

% 计算水平和垂直方向的梯度
grad_h = imfilter(img_gray, rh);
grad_v = imfilter(img_gray, rv);

% 计算梯度的模
grad_eu = sqrt(grad_h.^2 + grad_v.^2);  % 欧几里德距离
grad_ma = abs(grad_h) + abs(grad_v);  % 街区距离

% 将梯度模进行二值化处理
thresh = 50;
grad_eu(grad_eu < thresh) = 0;
grad_eu(grad_eu >= thresh) = 255;

grad_ma(grad_ma < thresh) = 0;
grad_ma(grad_ma >= thresh) = 255;

% 显示处理结果
subplot(2, 3, 1), imshow(img), title('Original')
subplot(2, 3, 2), imshow(grad_h), title('Horizontal')
subplot(2, 3, 3), imshow(grad_v), title('Vertical')
subplot(2, 3, 4), imshow(grad_eu), title('Gradient Euclidean')
subplot(2, 3, 5), imshow(grad_ma), title('Gradient Manhattan')

其中，`imread`函数用于加载原始图像，`rgb2gray`函数用于将彩色图像转换为灰度图像，`imfilter`函数用于进行卷积操作，`subplot`函数用于显示多个图像，`imshow`函数用于显示单个图像，`title`函数用于设置图像标题。

您可以将以上代码保存为MATLAB脚本文件，然后在MATLAB中运行即可。