La visión por computadora es una herramienta que en los últimos años ha tenido participación en muchas áreas de investigación, esto implica que sea utilizada para resolver problemáticas variadas de acuerdo al propósito para el cual se emplee. Para atender a estos retos, es necesario el poder contar con una guía que haga uso de dicha herramienta y de técnicas para así poder cumplir la tarea que se requiere. En este trabajo se propone una metodología la cual permita identificar y contar ciertos objetos en movimiento en espacios los cuales estén expuestos al aire libre y que sea una detección lo más cercana al tiempo real. Para lograr este objetivo se hacen uso de herramientas que ofrecen las librerías de OpenCV, para el pre procesamiento de la imagen, y la librería de detección de objetos llamada Darknet YOLO. Ambas partes, con la ayuda del lenguaje de programación Python, trabajan en conjunto en esta metodología, donde tras la realización de pruebas, haciendo uso de una computadora portátil con características normales y a través de la obtención de imagen por medio de una cámara web, donde se logró detectar las regiones que se encuentren en movimiento, reconocer y etiquetar los objetos en tiempo real dentro de un área de prueba en las instalaciones de la Facultad de Informática de la Universidad Autónoma de Querétaro. Dichas pruebas fueron analizadas para determinar cuáles son las mejores condiciones para que la metodología funcione de manera óptima.