El nitrógeno es un elemento nutriente esencial necesario para el crecimiento y rendimiento óptimo de los cultivos. Si no se aplica una cantidad específica de nitrógeno a los cultivos, su rendimiento se ve afectado. La estimación del nivel de nitrógeno en los cultivos es fundamental para decidir la fertilización nitrogenada en los cultivos. La cantidad de nitrógeno en los cultivos se mide a través de diferentes técnicas, incluida la inspección visual del color y la textura de las hojas, y mediante el análisis en laboratorio de las hojas de las plantas. Las técnicas basadas en análisis de laboratorio son más precisas que la inspección visual, pero son costosas, requieren mucho tiempo y necesitan personal especializado y equipos precisos. Por lo tanto, se requieren sistemas basados en computadora para estimar la cantidad de nitrógeno en los cultivos de campo. En este documento, se presenta una solución basada en visión por computadora para resolver este problema y ayudar a los agricultores proporcionando un enfoque más fácil, económico y rápido para medir la deficiencia de nitrógeno en los cultivos. El sistema toma una imagen de la hoja del cultivo como entrada y estima la cantidad de nitrógeno en ella. La imagen se captura colocando la hoja en una pizarra especialmente diseñada que contiene los colores verde y amarillo de referencia para ese cultivo. El algoritmo propuesto extrae automáticamente la hoja de la imagen y calcula su similitud de color con los colores de referencia. En particular, definimos un índice de valor de color verde (GCV) a partir de este análisis, que sirve como indicador de nitrógeno. También presentamos una evaluación de diferentes modelos de distancia de color para encontrar un modelo capaz de capturar con precisión las diferencias de color. El rendimiento del sistema propuesto se evalúa en un conjunto de datos. Los resultados del sistema propuesto y el análisis de laboratorio están altamente correlacionados, lo que demuestra la efectividad del sistema propuesto.