图像识别替换功能是指在一张图片中，通过识别指定的物体或区域，将其替换为另一张图片或另一种颜色。下面是Python+OpenCV实现图像识别替换功能的详细步骤：

1. 导入必要的库：cv2、numpy等。

2. 读入原始图片和替换图片，并将其转换为RGB格式。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('original.jpg')
replace_img = cv2.imread('replace.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
replace_img = cv2.cvtColor(replace_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

3. 定义目标物体或区域的颜色范围，使用cv2.inRange函数将其转换为二值图像。

# 定义颜色范围
lower_red = np.array([0, 0, 0])
upper_red = np.array([255, 255, 255])

# 将颜色范围转换为二值图像
mask = cv2.inRange(img, lower_red, upper_red)

4. 对二值图像进行形态学处理，去除噪声和不规则形状。

# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# 进行膨胀和腐蚀操作
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)

5. 使用cv2.findContours函数寻找轮廓，并将其绘制在原始图片上。

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

6. 将替换图片与原始图片对齐，并将替换图片覆盖到原始图片上。

# 获取替换图片的宽高
rows, cols, channels = replace_img.shape

# 获取目标物体的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])

# 对替换图片进行缩放，使其与目标物体大小一致
replace_img = cv2.resize(replace_img, (w, h))

# 将替换图片覆盖到原始图片上
img[y:y+h, x:x+w] = replace_img

7. 显示和保存结果。

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)

# 保存结果
cv2.imwrite('result.jpg', img)

以上就是Python+OpenCV实现图像识别替换功能的详细步骤。值得注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体情况对以上步骤进行调整和优化