Permission deniedとは

前提・実現したいこと

リンク内容
こちらのプログラムを実行して画像のディレクトリを打ったのですが、エラーが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

PermissionError                           Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-92d96da1dbca> in <module>
     16 #画像を読み込む
     17 img_path = str(input())
---> 18 img = image.load_img(img_path,target_size=(250, 250, 3))
     19 x = image.img_to_array(img)
     20 x = np.expand_dims(x, axis=0)

c:\users\sern3\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\preprocessing\image.py in load_img(path, grayscale, color_mode, target_size, interpolation)
    299   """
    300   return image.load_img(path, grayscale=grayscale, color_mode=color_mode,
--> 301                         target_size=target_size, interpolation=interpolation)
    302 
    303 

c:\users\sern3\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\utils.py in load_img(path, grayscale, color_mode, target_size, interpolation)
    111         raise ImportError('Could not import PIL.Image. '
    112                           'The use of `load_img` requires PIL.')
--> 113     with open(path, 'rb') as f:
    114         img = pil_image.open(io.BytesIO(f.read()))
    115         if color_mode == 'grayscale':

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

該当のソースコード

python
1#綾鷹を選ばせるプログラム
2
3from keras import models
4from keras.models import model_from_json
5from keras.preprocessing import image
6import numpy as np
7
8#保存したモデルの読み込み
9model = model_from_json(open('保存先のフォルダ/tea_predict.json').read())
10#保存した重みの読み込み
11model.load_weights('保存先のフォルダ/tea_predict.hdf5')
12
13categories = ["綾鷹","お〜いお茶　抹茶入り","なごみ","お〜いお茶　新茶","綾鷹　茶葉のあまみ",
14              "お〜いお茶","伊右衛門","お〜いお茶　濃い茶","生茶","お〜いお茶　新緑"]
15
16#画像を読み込む
17img_path = str(input())
18img = image.load_img(img_path,target_size=(250, 250, 3))
19x = image.img_to_array(img)
20x = np.expand_dims(x, axis=0)
21
22#予測
23features = model.predict(x)
24
25#予測結果によって処理を分ける
26if features[0,0] == 1:
27    print ("選ばれたのは、綾鷹でした。")
28
29elif features[0,4] == 1:
30    print ("選ばれたのは、綾鷹（茶葉のあまみ）でした。")
31
32else:
33    for i in range(0,10):
34          if features[0,i] == 1:
35              cat = categories[i]
36    message = "綾鷹を選んでください。（もしかして：あなたが選んでいるのは「" + cat + "」ではありませんか？）"
37    print(message)