Evaluar la siembra para asegurar plantas bien distribuidas es importante para lograr altos rendimientos. La agricultura digital ha sido útil en estas evaluaciones de campo. Sin embargo, estas técnicas no están disponibles la mayoría de las veces para agricultores de pequeña escala o regiones de bajos ingresos. Por lo tanto, para contribuir a estos productores, desarrollamos dos métodos para evaluar el espaciado intrafila en campos comerciales utilizando fotos móviles y procesamiento de imágenes simple. Evaluamos un campo de maíz después de la siembra mecanizada a los 7 y 12 días después de la siembra (DDS) y en dos sistemas agrícolas (convencional y siembra directa) para adquirir imágenes a una altura de un metro y perpendicular al suelo. En el primer método, utilizamos operaciones morfológicas basadas en la escala HSV y el centro de masa para extraer la región de interés (ROI) correspondiente a la planta de maíz. En el segundo método, utilizamos ecuaciones de máximos locales (Peaks) para encontrar valores de prominencia correspondientes a la planta de maíz y extraer sus coordenadas. Las imágenes de siembra directa se eliminaron debido a la presencia excesiva de malezas. Por lo tanto, antes de adquirir las imágenes, es necesario eliminar estos elementos (por ejemplo, adaptados a siembra directa). Los métodos lograron un RMSE general de 3.48 cm (0.71) entre el espaciado real y estimado. La precisión y la recuperación fueron superiores a 0.88. No hubo diferencia entre los valores reales y estimados de CV, excepto en la labranza convencional a los 7 DDS utilizando ROI debido a la superposición de hojas. El método Peaks fue más preciso para detectar espaciados múltiples, pero la falta de espaciado se detectó correctamente en ambos métodos. Sin embargo, cuanto más grandes sean las hojas de la planta, peor será la detección. Por lo tanto, nuestros métodos propuestos fueron satisfactorios y son prometedores para evaluar la siembra de una manera remota y accesible.