VTK에서 다루는 가장 일반적인 형태의 데이터는 데이터 객체다.
- 가시화 파이프라인(Visualization Pipeline)에 의해 처리되는 데이터를 일컫는데, 체계화된 구조와 관련된 데이터 속성을 가진 데이터 객체는 데이터 세트를 형성한다. VTK의 대부분의 알고리즘 또는 처리 객체(Process Object)는 데이터 세트에 적용된다.
데이터를 위한 구조는 위상(topology)과 형상(geometry)의 두 가지로 구성된다.
- 위상(topology): 특정한 형상 변형에도 변하지 않는 속성의 집합
형상 변형의 예시: 회전(rotation), 이동(translation), 비균일 스케일링(non-uniform scaling) 등
- 형상(geometry): 위상의 한 가지 상태. 3차원 특정 위치 정보를 표현한다.
데이터 속성은 형상 및 위상에 관련된 부차적 정보를 지칭한다.
- ex) 한 점에서의 색상 값은 해당 데이터의 속성이 된다.
VTK에서 데이터 세트에 대한 모델은 셀과 점으로 가정한다. 여기서 셀(cell)은 위상(topology)을 나타내며, 점(point)은 형상(geometry)을 표현한다.
일반적인 데이터 속성은 스칼라(scalar), 벡터(vector), 텍스처 좌표(texture coordinates), 텐서(tensor) 등을 포함한다.
데이터 세트는 구조와 속성을 가진다. 구조는 위상과 형상 속성을 가지고 있으며, 하나 또는 복수의 점과 셀로 구성된다.
데이터 세트의 종류는 자료 구조로부터 결정되며, 셀과 점의 관계를 정의한다.
데이터 세트는 구조의 규칙성에 따라, 규칙적(regular) 데이터 세트와 불규칙적(irregular) 데이터 세트로 나뉜다.
- 규칙적 데이터(regular data): 구성하는 점과 셀의 관계에 단일의 수학적 관계가 존재 즉, 규칙이 존재한다. 셀의 위상 관계가 규칙적이면, 데이터 세트의 위상은 규칙적이다.
- 불규칙적 데이터(irregular data): 수학적 관계가 존재하지 않는다. 따라서 더 일반적인 데이터를 표현할 수 있지만, 더 많은 자원(메모리 등)을 필요로 하는 경향이 있다.