El presente estudio surge por la necesidad de contar con una herramienta tecnológica para detectar con precisión enfermedades generados por hongos en cultivos de maíz en el distrito de Yauli, Huancavelica, donde enfermedades como el complejo de mancha gris (Cercospora zeae-maydis) y la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) afectan la productividad agrícola. El objetivo fue evaluar la precisión global del sistema de monitoreo implementado con OpenCV-Python para detectar y clasificar enfermedades, además de identificar hojas sanas. La investigación utilizó una muestra de 50 imágenes, categorizadas en hojas afectadas por mancha gris, mancha de asfalto y hojas sanas, analizadas mediante procesamiento de imágenes y algoritmo de clasificación específico, para asegurar la eficacia del sistema se realizaron mediciones de detección y clasificación con tres repeticiones. Se utilizó...