Las células sanguíneas juegan un papel importante en el metabolismo del cuerpo humano, y el estado de las células sanguíneas puede utilizarse para diagnósticos clínicos, como la proporción de diferentes células sanguíneas. Por lo tanto, la clasificación de las células sanguíneas es una tarea primordial, que requiere mucho tiempo para su análisis manual. Los avances recientes en visión por computadora pueden ser beneficiosos para liberar a los médicos de tareas tediosas. En este documento, se propone un novedoso modelo automatizado de clasificación de células sanguíneas basado en el transformador de visión de ventana desplazada (SW-ViT). La arquitectura SW-ViT se pre-entrena primero en el conjunto de datos de ImageNet y se ajusta en las imágenes de células sanguíneas para su clasificación. Se emplean dos estrategias de transferencia para generar mejores resultados de clasificación. Una es ajustar finamente todo el SW-ViT, y la otra es ajustar finamente solo la capa de salida lineal del SW-ViT mientras se congelan todos los demás parámetros. Se utiliza un conjunto de datos público llamado BCCD_Dataset (Recuento y Detección de Células Sanguíneas) en los experimentos. Los resultados muestran que el SW-ViT supera a varios métodos de vanguardia en términos de precisión de clasificación. El SW-ViT propuesto puede aplicarse en el diagnóstico clínico diario.