Fil: Demasi, Maximiliano David. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.En la actualidad existen numerosas herramientas orientadas al procesamiento y análisis de imágenes de uso libre que ofrecen capacidades destacables para su explotación en el ámbito de la meteorología por radar. En este contexto, una de las librerías más conocidas es OpenCV siendo ésta de gran utilidad a la hora de realizar tareas de visión artificial orientada a imágenes. En la presente Nota Técnica se muestra un ejemplo de uso de dicha librería para la segmentación y clasificación de imágenes COLMAX en formato PNG disponibles en el archivo de imágenes de radar del Servicio Meteorológico Nacional de Argentina.At present, there are many free image processing and analysis tools that offer remarkable capabilities for radar meteorology. In this context, one of the best known libraries is OpenCV, which is very useful for image-oriented computer vision tasks. This Technical Note shows an example of the use of this library for the segmentation and classification of COLMAX images in PNG format available in the radar image archive of the National Meteorological Service of Argentina.