Permission deniedについて

前提・実現したいこと

リンク内容
こちらを参考にプログラムを作っていたのですが、Permission deniedというエラーが発生し解決できません。
ここに質問の内容を詳しく書いてください。

発生している問題・エラーメッセージ

PermissionError                           Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-093ab5cbb48a> in <module>
     50 train = allfiles[0:th] 
     51 test  = allfiles[th:] 
---> 52 X_train, y_train = make_sample(train) 
     53 X_test, y_test = make_sample(test) 
     54 xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)

<ipython-input-12-093ab5cbb48a> in make_sample(files)
     23     Y = []
     24     for cat, fname in files: 
---> 25         add_sample(cat, fname) 
     26     return np.array(X), np.array(Y)
     27 

<ipython-input-12-093ab5cbb48a> in add_sample(cat, fname)
     28 #渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数
     29 def add_sample(cat, fname):
---> 30     img = Image.open(fname) 
     31     img = img.convert("RGB") 
     32     img = img.resize((150, 150)) 

c:\users\sern3\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
   2876 
   2877     if filename:
-> 2878         fp = builtins.open(filename, "rb")
   2879         exclusive_fp = True
   2880 

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\Users\sern3\Desktop\petgazou\お茶'

該当のソースコード

python
1#ラベリングによる学習/検証データの準備
2
3from PIL import Image
4import os, glob 
5import numpy as np 
6import random, math 
7
8#画像が保存されているルートディレクトリのパス
9root_dir = r"C:\Users\sern3\Desktop\petgazou"
10# 商品名
11categories = ["お茶","コーラ","水","紅茶",
12              "スポーツドリンク"]
13
14# 画像データ用配列
15X = []
16# ラベルデータ用配列
17Y = []
18
19#画像データごとにadd_sample()を呼び出し、X,Yの配列を返す関数
20def make_sample(files):
21    global X, Y 
22    X = []
23    Y = []
24    for cat, fname in files: 
25        add_sample(cat, fname)
26    return np.array(X), np.array(Y) 
27
28#渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数
29def add_sample(cat, fname):
30    img = Image.open(fname) 
31    img = img.convert("RGB") 
32    img = img.resize((150, 150)) 
33    data = np.asarray(img)
34    X.append(data) 
35    Y.append(cat)
36
37#全データ格納用配列
38allfiles = []
39
40#カテゴリ配列の各値と、それに対応するidxを認識し、全データをallfilesにまとめる
41for idx, cat in enumerate(categories):
42    image_dir = root_dir + "\" + cat
43    files = glob.glob(image_dir)
44    for f in files:
45        allfiles.append((idx, f)) 
46
47#シャッフル後、学習データと検証データに分ける
48random.shuffle(allfiles) 
49th = math.floor(len(allfiles) * 0.8) 
50train = allfiles[0:th] 
51test  = allfiles[th:] 
52X_train, y_train = make_sample(train)
53X_test, y_test = make_sample(test)
54xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
55#データを保存する（データの名前を「pet_data.npy」としている）
56np.save(r"C:\Users\sern3\Desktop\pet_data.npy", xy)