この記事で話すこと
で、CSGOのセンシをOWのセンシに変換する方法を説明しました。
もしかしたら、これをウェブアプリとして実装したら役に立つのではないかと思いJSCalc上に実装しました。
JSCalcとは
JSCalcは、ユーザ入力から何かを計算するような簡単なウェブアプリを実装することが出来るサイトで、センシ変換ではよく使われています。
例えば、以下のアプリでは、色々なゲーム間のセンシを振り向きに基づいて変換してくれます。
Liquipedia Sensitivity Calculator
私が作ったもの
2つのアプリを作りました。
- Sensitivity Converter based on Monitor Distance 0%: 上でリンクした記事で紹介したものです
- Sensitivity Converter based on Monitor Distance 0% (cm version): 振り向きが分かれば良いという人向けの簡易版です
使ってみよう
この中で難しいのは、4つ目の"Equivalent Look Sensitivity Ratio"というものだと思いますが、これはCSGO(Game 1)の1.2とOW(Game 2)の4.0の振り向きが同じということが分かっているので、1.2/4.0 = 0.3を計算して入力します。他のゲーム間でも同様です。
OWのウィドウメイカーとアッシュのズームセンシを計算してみよう
ウィドウメイカーのズーム時のFOVは51度、アッシュは66度です。
CSGOのセンシが1.25の時、FOV (Game 2)を変えて計算すると、
- 腰撃ち FOV103 -> 3.929
- ウィドウメイカーズーム FOV51 -> 1.491
- アッシュADS FOV66 -> 2.029
がわかります。
ズームセンシは振り向きについての比(100が1.0)なので、
- ウィドウメイカーのズームセンシ -> 1.491 / 3.929 = 0.37948587426
- アッシュのADSセンシ -> 2.029 / 3.929 = 0.51641639093
が最適値ということがわかります。コミュニティで知られている最適値と同じ数値が得られました。
まとめ
この記事では、JSCalcを用いてセンシ変換法を実装し、実験としてOWのウィドウメイカーとアッシュの最適ズームセンシを計算し、コミュニティで知られている最適値と同じ値が計算出来ることを確かめました。