1>MSVCRTD.lib(crtexe.obj) : error LNK2019: 没法解析的外部符号 _main，该符号在函数 _tmainCRTSta

1>MSVCRTD.lib(crtexe.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _main，该符号在函数 ___tmainCRTSta
制作分类器的文件见下面，这么问题该如何解决啊？？？
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cvaux.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <ctype.h>

using namespace cv;
using namespace std;

class Mysvm: public CvSVM

{
public:
int get_alpha_count()
{
return this->sv_total;
}

int get_sv_dim()
{
return this->var_all;
}

int get_sv_count()
{
return this->decision_func->sv_count;
}

double* get_alpha()
{
return this->decision_func->alpha;
}

float** get_sv()
{
return this->sv;
}

float get_rho()
{
return this->decision_func->rho;
}
};

int Train()
{
char classifierSavePath[256] = "d:/pedestrianDetect-peopleFlow.txt";//训练结果保存为文本

//string positivePath = "E:\\pictures\\train1\\pos\\";//正样本路径文件夹
//string negativePath = "E:\\pictures\\train1\\neg\\";//负样本路径文件夹
string positivePath = "D:\\最近要看的手势识别文章\\手势识别程序代码\\INRIAPerson\\train_64x128_H96\\pos\\";//正样本路径文件夹
string negativePath = "D:\\最近要看的手势识别文章\\手势识别程序代码\\INRIAPerson\\train_64x128_H96\\neg\\";//负样本路径文件夹
//int positiveSampleCount = 4900;
//int negativeSampleCount = 6192;//正负样本数
int positiveSampleCount = 2416;
int negativeSampleCount = 1218;//正负样本数
int totalSampleCount = positiveSampleCount + negativeSampleCount;

cout<<"//////////////////////////////////////////////////////////////////"<<endl;
cout<<"totalSampleCount: "<<totalSampleCount<<endl;
cout<<"positiveSampleCount: "<<positiveSampleCount<<endl;
cout<<"negativeSampleCount: "<<negativeSampleCount<<endl;

CvMat *sampleFeaturesMat = cvCreateMat(totalSampleCount , 1764, CV_32FC1);
//64*128的训练样本，该矩阵将是totalSample*3780,64*64的训练样本，该矩阵将是totalSample*1764
cvSetZero(sampleFeaturesMat);  //初始化为0
CvMat *sampleLabelMat = cvCreateMat(totalSampleCount, 1, CV_32FC1);//样本标识  
cvSetZero(sampleLabelMat);  

cout<<"************************************************************"<<endl;
cout<<"start to training positive samples..."<<endl;

char positiveImgName[256];
string path;
for(int i=0; i<positiveSampleCount; i++)  
{  
memset(positiveImgName, '\0', 256*sizeof(char));//将正样本中的256个字节用\n填充
sprintf(positiveImgName, "%d.jpg", i);
int len = strlen(positiveImgName);
string tempStr = positiveImgName;
path = positivePath + tempStr;

cv::Mat img = cv::imread(path);
if( img.data == NULL )
{
cout<<"positive image sample load error: "<<i<<" "<<path<<endl;
system("pause");
continue;
}

cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
vector<float> featureVec;