改为c++版本代码，opencv版本为4.5.5

以下是使用C++和OpenCV 4.5.5版本的代码实现获取最大连通区域坐标点的函数：

#include <opencv2/opencv.hpp>

std::vector<cv::Point> getLargestConnectedComponentPoints(cv::Mat mask) {
    // 连通域标记
    cv::Mat labels, stats, centroids;
    int num_labels = cv::connectedComponentsWithStats(mask, labels, stats, centroids, 8);

    // 获取连通域的面积
    std::vector<int> areas(stats.rows);
    for (int i = 0; i < stats.rows; i++) {
        areas[i] = stats.at<int>(i, cv::CC_STAT_AREA);
    }

    // 找到面积最大的连通域的标签
    int largest_label = std::max_element(areas.begin() + 1, areas.end()) - areas.begin();

    // 提取连通域的坐标点
    std::vector<cv::Point> points;
    for (int i = 0; i < labels.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < labels.cols; j++) {
            if (labels.at<int>(i, j) == largest_label) {
                points.push_back(cv::Point(j, i));
            }
        }
    }

    return points;
}

这段代码使用了`cv::connectedComponentsWithStats`函数来计算二值图像中的连通域，并获取最大连通区域的坐标点。

首先，定义了一个`getLargestConnectedComponentPoints`函数，该函数接收一个二值图像`mask`作为参数，并返回一个包含最大连通区域坐标点的`std::vector<cv::Point>`。

在函数内部，使用`cv::connectedComponentsWithStats`函数计算连通域。该函数的参数包括输入的二值图像`mask`、输出的连通域标签图像`labels`、连通域的统计信息`stats`、连通域的中心点坐标`centroids`，以及指定的连通性类型（这里使用8连通）。

然后，将统计信息中每个连通域的面积存储在`areas`向量中。通过遍历`stats`的每一行，将面积值保存在`areas`中。

接下来，使用`std::max_element`函数找到面积最大的连通域对应的标签。从`areas`的第一个元素（忽略背景标签）开始，找到最大值所在的索引，然后减去`areas.begin()`的迭代器，得到最大值所在的位置。

最后，通过两个嵌套的循环遍历`labels`图像，找到与最大标签相匹配的像素点，并将其坐标点添加到`points`向量中。

最终，函数返回一个包含最大连通区域坐标点的向量`points`。

请注意，这段代码假设输入的`mask`是一个二值图像，并且OpenCV库已正确安装和配置。如果输入的图像不是二值图像或者库的版本不同，可能需要进行适当的调整和错误处理。