ASCIIBake ができるまで — Canvas だけで画像を文字に焼く軽量ピース

ASCIIBake は、画像をブラウザ内で アスキーアート (ASCII art)に変換する Webサービスです。 ML も WASM も外部 API も使わず、 Canvas API の createImageBitmap → drawImage → getImageData だけで完結。 メディア処理ラボ 11 本に続く 12本目、 新カテゴリ 「クリエイティブ / 視覚遊び」 を追加しました。

#なぜこの形にしたか

ラボはここまで 「重いライブラリをブラウザで動かす」 ことを示すサービスを中心に出してきました。 voice-scribe / word-warp / bg-snap などはモデル DL に数十〜数百MB かかる。

逆に モデルゼロ・WASM ゼロ・依存ゼロ の軽量ピースがあると、 「」 の幅が広がります。 アスキーアート (ASCII art)化は明暗を文字に置き換えるだけの古典タスクで、 Canvas API でそのまま書ける。 「重い処理だけがの価値ではない」 を 12本目で示す位置づけです。

#見た目の方針

フォスファーグリーン × CRT ブラック (vintage terminal)。

• 真黒の背景 (#000000)
• フォスファーグリーン (#39ff14) を主色、 text-shadow で残光
• アンバー CRT 残光 (#ffb000) を副色
• 横方向の CRT スキャンライン (背景パターン)

既存 11本 (mint / amber / violet / cobalt / lime / gold / rose / indigo / emerald / vermilion / uranium) と完全に別軸で、 アスキーアート (ASCII art)の 「ターミナル時代」 メタファーを濃く出しました。

#実装の見どころ

#1. Canvas で 1工程完結

const bitmap = await createImageBitmap(file)
const canvas = document.createElement("canvas")
canvas.width = cols
canvas.height = rows
const ctx = canvas.getContext("2d")
ctx.drawImage(bitmap, 0, 0, cols, rows)
const data = ctx.getImageData(0, 0, cols, rows).data

ファイルを読む → 縮小して描画 → ピクセルデータ取得。 これで終わり。 ライブラリ 0、 モデル 0、 ネットワーク 0。

#2. 文字セルのアスペクト補正

モノスペースフォントは概ね 2:1 (縦長) の比率です。 cols だけ指定して rows をピクセル比でそのまま割ると、 出力 ASCII が縦に潰れて見えます。 cellAspect (charset ごと) を導入して:

const rows = Math.round((cols * srcAspect) / charset.cellAspect)

charset によって最適セル比は変わります — ブロック文字 (█▓▒░) は 1:1 で、 標準ランプ (@%#*+=-:.) は 2:1。 これを charset ごとにメタとして持たせて自動補正。

#3. 輝度計算 + アルファ合成

Rec.601 で R/G/B から輝度を計算。 透過部分は白に合成 (PNG の透過は白背景と仮定):

const yLum = (0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b) / 255
const aN = a / 255
const lum = yLum * aN + (1 - aN) * 1

これで透過 PNG (アイコン等) も意図通り焼ける。

#4. 文字セット 4種

• 標準: @%#*+=-:. (10階調) — ディテール重視、 写真向き
• ブロック: █▓▒░ (5階調) — ピクセルアート風、 一見で形が伝わる
• ミニマル: #+-. (5階調) — 印刷向き、 紙でも読める
• 二値: # (2階調) — SVG / 簡素ロゴ向き

charset を変えるたびに即座に再ベイク (useEffect で file / charset / cols / invert を監視)。

#5. 出力が壊れていないかの検査

return {
 text: lines.join("\n"),
 cols, rows, charset,
 charsUsed: Array.from(charsUsedSet).sort,
 srcWidth, srcHeight,
 inferMs,
}

charsUsed は出力に実際に登場した文字の重複排除リスト。 e2e で 「charsUsed が charset の ramp の strict subset である」 を assert して silent ramp drop を防ぎます。 result panel の data attribute (data-cols / data-rows / data-chars-used) で直接読める。

#このサービスから言える事

ラボの 12 本:

• voice-scribe / clip-cast / bg-snap / text-pluck / pdf-anvil / pixel-lift / pic-flip / mind-cell / beam-drop / word-warp / exif-peel / ascii-bake

カテゴリ:

• 認識 (voice / text / bg)
• 変換 (clip / pdf / pixel / pic / word)
• 生成 (mind)
• 転送 (beam)
• インスペクション (exif)
• クリエイティブ / 視覚遊び (ascii) ← 新

「 = 重いライブラリだけ」 ではなく、 軽量ピースもラボの幅を広げる。 12本目はその実証として置きました。