Los gases de escape de los vehículos son una fuente importante de contaminación del aire que contribuye a la degradación ambiental y plantea riesgos para la salud pública. Este documento presenta un método basado en imágenes para estimar la opacidad (OP) y las partículas en suspensión (PM) de los gases de escape de los vehículos. En el método propuesto, se utilizó YOLOv7 para identificar vehículos y, por lo tanto, la región de interés (ROI). Luego, se entrenó una regresión de vectores de soporte, con cuatro características de imagen extraídas de la ROI como vectores de entrada, mientras que OP o PM se utilizaron como salida. El método propuesto fue verificado mediante experimentos donde se consideraron escenarios en movimiento y estáticos con tres ROIs. Las ROIs utilizadas en los experimentos fueron el área del tubo de escape (EPA), la caja delimitadora del vehículo (VBB) y el fondo blanco (WBG). En el escenario en movimiento, se consideraron las ROIs EPA y VBB. Para la ROI VBB, los valores promedio de R2 para OP y PM en los ejemplos dados fueron 0.834 y 0.894, respectivamente. Para la ROI EPA, los valores promedio de R2 para OP y PM fueron 0.838 y 0.910, respectivamente. En el escenario estático, se consideraron las ROIs EPA y WBG. Para la ROI EPA, los valores promedio de R2 para OP y PM fueron 0.619 y 0.612, respectivamente. Para la ROI WBG, los valores promedio de R2 para OP y PM fueron 0.748 y 0.732, respectivamente. Los resultados sugieren que la ROI EPA es preferible en el escenario en movimiento y la ROI WBG en el escenario estático para estimar OP y PM de los gases de escape de los vehículos. El método propuesto es prometedor en la estimación de OP y PM de los gases de escape de los vehículos porque se lograron valores de R2 satisfactorios.