                                    1 + self._constants.transform_zoom,
                                    size=self._batchsize).astype("float32")
  
          mats = np.array(
              [cv2.getRotationMatrix2D((self._processing_size // 2, self._processing_size // 2),
                                       rot,
                                       scl)
 
</s> remove             [cv2.getRotationMatrix2D((self._training_size // 2, self._training_size // 2),
 </s> add             [cv2.getRotationMatrix2D((self._processing_size // 2, self._processing_size // 2), </s> remove         tform = np.random.uniform(
            -shift_range,
            shift_range,
            size=(self._batchsize, 2)).astype("float32") * self._training_size
 </s> add  </s> remove         scale = np.random.uniform(1 - zoom_range,
                                  1 + zoom_range,
 </s> add         scale = np.random.uniform(1 - self._constants.transform_zoom,
                                  1 + self._constants.transform_zoom, </s> remove 
        warp_pad = int(1.25 * self._input_size)
        warp_slices = slice(warp_pad // 10, -warp_pad // 10)
 </s> add         warp_pad = int(1.25 * self._processing_size) </s> remove         warp_range_ = np.linspace(self._training_size // 2 - coverage // 2,
                                  self._training_size // 2 + coverage // 2, 5, dtype='float32')
        warp_mapx = np.broadcast_to(warp_range_, (self._batchsize, 5, 5)).astype("float32")
 </s> add         warp_range = np.linspace(0, self._processing_size, 5, dtype='float32')
        warp_mapx = np.broadcast_to(warp_range, (self._batchsize, 5, 5)).astype("float32")
        tform = np.random.uniform(-self._constants.transform_shift,
                                  self._constants.transform_shift,
                                  size=(self._batchsize, 2)).astype("float32")
                                    1 + self._constants.transform_zoom,
                                    size=self._batchsize).astype("float32")
  
        tform = np.random.uniform(-self._constants.transform_shift,
                                  self._constants.transform_shift,
                                  size=(self._batchsize, 2)).astype("float32")
          mats = np.array(
              [cv2.getRotationMatrix2D((self._processing_size // 2, self._processing_size // 2),
                                       rot,
                                       scl)
keep keep add keep keep keep keep
 Data Augmentation update (#1263)

- lib.detected_face
    - Subclass Masks for Landmark based masks
    - Add training mask propery + methods to DetectedFace
  - lib.training_training
    - subclass TrainingDataGenerator for training and preview data
    - Split cache into own module
    - Reduce thread count to 1 to prevent image corruption + data re-use
    - Process on largest model input/output size rather than stored image size
    - Size and crop masks during caching stage
    - Implement ring buffer for data flow
    - Fix preview reload bug
  - augmentation
    - typing
    - switch color aug order
    - better initialization
    - Fix warp + landmark warp to correctly apply at different image scales
    - Slightly improved warp caching
    - Don't store whether image is_preview. Handle all data as training images implicitly
  - plugins.trainer: Typing and fixes to work with trainingdata refactor 
lib/training/augmentation.py