要安装API目标检测包含代码示例，可以按照以下步骤进行操作：

1. 选择一个适合的目标检测API，比如TensorFlow Object Detection API。

2. 安装必要的依赖项，包括Python、TensorFlow等。可以使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

3. 下载并配置目标检测API代码，可以从官方网站或GitHub仓库下载相关代码。将代码解压到合适的目录。

4. 准备目标检测的数据集。数据集应包含训练集和测试集，并按照API的要求进行组织。可以使用开源数据集，或者自己创建。

5. 使用API提供的脚本进行数据预处理。这些脚本可以将原始数据集转换为API所需的格式。根据API的要求，可能需要对数据进行标注或标记。

6. 配置模型的参数。根据API文档中的说明，可以选择合适的模型和参数进行目标检测。

7. 运行训练脚本。通过运行训练脚本，可以开始训练目标检测模型。根据数据集的大小和计算资源的限制，可能需要较长时间来完成训练。

8. 运行测试脚本。训练完成后，可以使用测试脚本对模型进行评估。测试脚本会加载训练好的模型，然后使用测试集进行目标检测，并生成评估结果。

以上是一般的安装API目标检测的步骤，具体操作可能会根据不同的API和代码库有所不同。在安装过程中，可以参考API的官方文档和示例代码，以获得更详细的指导和帮助。