En laboratorios de investigación y hospitales se realizan experimentos para evaluar la eficacia de los candidatos a fármacos o combinaciones de estos para combatir el crecimiento de microorganismos y/o acelerar el proceso natural de cicatrización. La eficacia de los tratamientos se evalúa entre otras cosas mediante la estimación del área de las lesiones. En los laboratorios biológicos del Centro Bioactivos Químicos de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV) las áreas de las lesiones en animales de laboratorio se miden de forma manual. Para mejorar y acelerar la medición de lesiones se desarrolló una herramienta computacional en Matlab basada en Procesamiento Digital de Imágenes (PDI), teniendo una mínima intervención manual y una alta precisión, para medir el área de lesiones a partir de imágenes fotográficas. En este trabajo se desarrolló una herramienta similar a la de Matlab en el lenguaje Python manteniendo las mismas funcionalidades. Se toma una fotografía digital de la lesión donde hay presente un círculo de dimensiones conocidas, lo cual permite calcular el área de un píxel. Luego el área de interés se segmenta semiautomáticamente sobre la base de la componente S del espacio de color HSV y un método de segmentación basado en la comparación con un umbral de intensidad. Una vez obtenida la región segmentada, el cálculo de su área se realiza utilizando el área de un pixel obtenida previamente. El trabajo que aquí se presenta se centra en imágenes de lesiones en ratones de laboratorio, infectados con parásitos protozoarios del género Leishmania.